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基于权重改进的PSO
基于权重改进的PSO
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PSO优化
优化算法
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改进型粒子群PSO优化算法MATLAB代码，基于权重改进速度，已封装为函数
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自适应权重的PSO
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粒子群算法的一种改进
PSO改进策略
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有关粒子群优化算法的各种常见改进策略的介绍，包括权重线性递减pso，自适应权重pso，随机权重pso等
改进的PSO的matlab源程序
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改进的PSO的matlab源程序改进的PSO的matlab源程序改进的PSO的matlab源程序改进的PSO的matlab源程序
论文研究-基于CAS理论的改进PSO算法.pdf
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针对粒子群优化（PSO）算法易陷入局部最优，发生早熟这一问题，借鉴复杂适应系统（CAS）理论，将混沌和自适应引入到基本PSO中，形成一种双重自适应PSO算法（DAPSO）。该算法在初始化种群时，采用Logisitic方程产生混沌序列；在迭代过程中，通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小，采用（0，1）随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对[w]进行自适应取值来更新粒子的速度和
论文研究-基于改进PSO算法的任务分配研究.pdf
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为了解决虚拟企业中的任务分配问题，建立了任务分配的多目标决策优化模型。分析了传统的PSO算法，通过设置算法中速度惯性权重和加速度系数的自动调整，以及引入遗传算法中的变异操作，实现了对该算法的改进。基于改进的PSO算法求解任务分配模型，研究了求解问题与粒子的映射以及采用TOPSIS计算粒子位置适应度的方法，进而设计了一种基于改进PSO算法的任务分配算法。通过应用实例及仿真实验，证明了改进的PSO算法
自适应权重的PSO.rar_APSO_PSO_pso算法_自适应_自适应PSO
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自适应权重的粒子群算法，实现复杂问题的有效求解
自适应权重粒子群算法
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自适应权重的粒子群算法
自适应参数调节的PSO算法
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这个关于PSO算法的自适应参数调节文章中的代码，代码出自外国作者之手，绝对不是我瞎造的。作者告诫我说，这是他的初版。
非线性优化算法：各种非线性编程算法的MATLAB实现
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PSO.zip_acceleration pso_改进PSO_权重系数
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这是matlab编写的粒子群算法，在基本粒子群的基础上，对权重系数和加速因子进行改进，提高其收敛性。
PSO_R改进权重.rar_????_PSO 改进权重_PSO储能_储能PSO_改进PSO
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PSO，改进权重的储能优化策略，simulink搭建
SAPSO.zip_PSO SAPSO _PSO算法改进_pso 自适应_粒子群改进_自适应权重
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权重改进粒子群算法中的自适应权重法，平衡了PSO算法的全局探索能力和局部改良能力
PSO算法研究及其基于改进PSO算法的回归模型的参数估计
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粒子群算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一类随机群集智能优化算法。Kennedy和Eberhart对鸟群的觅食行为进行研究发现，单只鸟的能力是非常有限的，但是它们依靠群体的合作总能以最简单、最有效的方式寻找到食物。于是他们将鸟群简化为一个简单的社会系统并加入人类社会的某些行为特征，设计出PSO算法用于解决
基于改进PSO的规则提取方法 (2008年)
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为解决飞行动作识别规则的自动提取问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的飞行动作规则提取方法。在对关键飞行参数特征量进行符号化的基础上，利用基于改进的动态惯性权重策略的离散二进制粒子群算法对符号化的各飞行参数特征量进行组合寻优，以找到能够完全表达飞行动作的识别规则。仿真实验表明，应用该方法得到的飞行动作识别规则简洁、有效，在实践中有良好的应用前景。
论文研究-基于改进自适应PSO算法的WSN覆盖优化方法.pdf
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在标准粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法的基础上提出了一种带有动态惯性权重的自适应粒子群算法, 以实现移动WSN对被监测区域的覆盖。新算法引入了粒子群进化度因子和粒子群聚合度因子, 这两个因子的数值主要受粒子群的平均适应值、局部最优值和全局最优值影响。使用这两个因子调整惯性权重会使算法带有一定的自适应性, 这种自适应性使得算法在迭代过程中既不会因步长
论文研究-求解TSP的改进自组织PSO算法.pdf
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针对粒子群算法（PSO）的早熟收敛现象，从种群多样性出发，基于自组织临界性特点改进PSO 算法的参数设置，采用自组织的惯性权重和加速系数，并增加了变异算子。借鉴交换子和交换序概念，设计出了能直接在离散域进行搜索的改进的自组织PSO算法。用于旅行商问题（TSP）的求解，并与基本及其他典型改进PSO算法进行性能比较。实验结果证实改进的自组织PSO算法是有效的。
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机械结构在长期的存储中, 疲劳裂纹的变化受到多种环境因素的影响, 针对目前疲劳裂纹预测准确率低的问题, 提出一种基于最小二乘支持向量机方法(LSSVM)来预测机械结构的疲劳裂纹长度, 通过改进的粒子群优化算法对LSSVM进行参数优化。改进的粒子群参数优化算法采用二次型惯性权重递减策略, 使粒子群优化算法的优化过程更接近实际的非线性和高复杂过程。经仿真实验验证, 结果表明, 基于改进的粒子群参数优化
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基于改进PSO算法的自适应均衡算法 (2009年)
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传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点，从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法，结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势，将梯度法引入粒子群算法中。在梯度搜索因子的指导下，PSO算法的运算过程显得更加有规则，从而提高了算法的收敛速度和运算精度。因此，本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法。通过仿
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基于改进PSO的汽车路径优化* (2009年)
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基于PSO改进的云计算任务调度之软件工程研究.docx
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基于改进的PSO与LSSVM的瓦斯涌出量预测
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瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题。为了更好的解决该问题,又基于目前支持向量机参数选择的重要性,提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合的新方法,并将其应用于瓦斯涌出量预测,结果表明,该模型可有效避免神经网络收敛速度慢、SVM中PSO选择参数早熟或停滞等缺点,预测精度更高,泛化能力更强,更适用于瓦斯涌出量预测。
基于改进PSO-RBF神经网络的抽油机故障诊断.pdf
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