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粒子群算法1.rar_usuallyggq_强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化_混沌优化_电力系统_电力系统优化
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混沌优化
电力系统
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粒子群算法,强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化
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文件包括带压缩因子的粒子群算法,权重改进的粒子群算法,自适应权重法,随机权重法,变学习因子的粒子群算法,异步变化的学习因子,二阶粒子群算法,二阶振荡粒子群算法,混沌粒子群算法,混合粒子群算法,杂交粒子群算法,模拟退火算法
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粒子群和自适应混沌粒子群算法的程序,作了简单对比
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混沌粒子群算法理论文献,比较全面的概括了这一算法
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一种混沌粒子群算法源程序。并附带几个测试函数。非常实用!
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为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢,易陷入局部最优的问题,提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法,该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力,即在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性以提高搜索效率。
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改进了QUATRE-TS算法,用来解决电力系统无功优化问题
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matlab程序,混沌粒子群算法,混沌优化和粒子群优化两者的结合
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基于混沌自适应粒子群优化支持向量机~~~~
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基于混沌的模拟退火算法,计算机的优化算法,是毕设的内容
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利用混沌粒子群算法实现连续函数的最优化求解,编程过,可实现
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基本混沌优化算法,有助于初学者对混沌算法的学习。
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混沌粒子群处理的经典程序,主要用于学习基本的混沌粒子群算法
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用matlab*.m编程实现基本的混沌算法,可以在此基础上扩展应用,实现更加优化的混沌搜索算法
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CPSO,一种混沌粒子群优化算法,比PSO具有更优的性能。
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优化算法有很多,经典算法包括:有线性规划,动态规划等;改进型局部搜索算法包括爬山法,最速下降法等,模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络,混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点,是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是,传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。
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qpso算法解决电力系统最优化问题,例子是40个节点的大规模问题
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基于演化算法的电力系统无功优化,可正常使用,不同问题可以不同测试
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多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题:用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问...
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混沌粒子群算法,具有很好的全局搜索能力!
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混沌粒子群算法,求代价函数问题,可以避免粒子群算法陷入局部最优,求取全局最优。代码含代价函数,可作为例子理解。
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改进的粒子群优化算法,加入了混沌序列,增强了寻优能力。
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冰河整理的全网首个开源的以实战案例为背景的渗透实战笔记,全书共442页,共计37万字(不计空格)。整本书的内容涵盖:Kali基础、渗透工具、木马制作、钓鱼链接生成、爆破密码、内存溢出攻击、web渗透、数据提权、社会工程学。
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