自适应权值粒子群算法_自适应粒子群算法_自适应权重粒子群算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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粒子群算法求函数最小值

求下面函数的最小值： ? 程序运行结果如下： ?...函数最小值：-182.160634 主函数主函数首先初始化种群，对于第1代种群，个体极值和全局极值都在本代种群中；之后进行迭代，每次迭代根据公式更新速度和位置，并更新个体极值和全局极值，重复此过程直至迭代结束...bfit; if bfit < pgdfit pgd = x(bfiti, :); pgdfit = bfit; end end fprintf("函数最小值：...%f\n", pgdfit); figure(1); plot(1:maxgen,bestpidfit); title("每代最优适应度值变化曲线"); end 适应值函数 functionfitness...= calfitness(x) %计算适应度值 % f =sum(x^2+x-6) %x input 种群 %fitness output 适应度值 x = x .^ 2 +x

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算法的权值-基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx

基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的...(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整...所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。...关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work....近年来,人们根据实际应用的需要对传统BP算法做了许多改进,主耍有采用自适应学率、与遗传算法结合Z和可调隐层结构Z等,这些方法在一定程度上优化了BP算法。

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Wellner 自适应阈值二值化算法

本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...图 5 从光照不均匀的纸张图像中产生较好的二值化图像需要一种自适应的阈值算法。这个技术根据每个像素的背景亮度来改变阈值。下面的讨论都配以图5先显示新算法的效果。...三 自适应阈值一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。

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算法的权值-kruskal算法（克鲁斯卡尔算法）详解

在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。 ...克鲁斯卡尔算法查找最小生成树的方法是：将连通网中所有的边按照权值大小做升序排序，从权值最小的边开始选择，只要此边不和已选择的边一起构成环路，就可以选择它组成最小生成树。...举个例子，图 1 是一个连通网，克鲁斯卡尔算法查找图 1 对应的最小生成树，需要经历以下几个步骤：图 1 连通网 1) 将连通网中的所有边按照权值大小做升序排序： 2) 从 B-D 边开始挑选...由上面例子的分析结果得知算法的权值算法的权值，C、B 两个顶点的标记相同，因此 C-B 边会和其它已选边构成环路，不能组成最小生成树（如图 6 所示）。 ...构建表示边的结构体 struct edge {//一条边有 2 个顶点 int initial; int end; //边的权值 int weight;}; //qsort排序函数中使用，使edges结构体中的边按照权值大小升序排序

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干货 | 【算法】粒子群算法Particle Swarm Optimization超详细解析+代码实例讲解

那么，今天小编就带领大家，一起来看看这个让人好奇的大道理 -- 粒子群算法，究竟是个什么东西吧。...Part2 什么是粒子群算法 2.1 官方定义（参照百科）粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来由J....这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。 2.2 通俗点的描述如同前面的描述，PSO模拟的是鸟群的捕食行为。...Part 5 代码实例讲解 5.1 先来看个简单的实例在这个例子中，我们选取了一个求解函数y=-x*(x-2) 在[0,2]上最大值（最大值在x=1取到，为1）的粒子群算法。...大家已经对粒子群算法有了非常清晰的认识了。 Part6 PSO和GA比较 6.1 共性 (1)都属于仿生算法。 (2) 都属于全局优化方法。 (3) 都属于随机搜索算法。 (4) 都隐含并行性。

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独家 | 一文读懂优化算法

保存网络的权值和偏差。...自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。...粒子群算法与其它的进化类算法类似，也采用“群体”和“进化”的概念，同样也根据个体的适应值大小进行操作。...基于人工免疫粒子群的聚类算法，这将使得聚类算法具有很好的全局收敛性，不仅能够有效地克服传统聚类算法对初始值敏感和易陷入局部极小值的问题，并且使得算法具有更快的收敛速度。...图9粒子群聚类算法流程图 MATLAB主程序代码： 4.3 蚁群算法（ACO） 4.3.1 简介最初提出的AS有三种版本：Ant density、Ant quantity和Ant cycle。

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计算智能（CI）之粒子群优化算法（PSO）（一）

计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。...总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。粒子群优化算法(PartieleSwarm Optimization ,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。...改进后的离散二进制PSO（BinaryPSO , BPSO）： PSO主要优化连续实值问题，BPSO主要优化离散空间约束问题； BPSO是在离散粒子群算法基础上，约定位置向量、速度向量均由0、1值构成。...从实验结果可以看出，在迭代大约十次之后，适应度值趋于平稳，说明此值是最优解。 PSO算法的应用：由于PSO算法概念简单、调参少、容易实现等特点，现已成功的应用于诸多领域。...PSO算法可完成人工神经网络中的各种任务，包括连接权值的训练、结构设计、学习规则调整、特征选择、连接权值的初始化和规则提取等。电力系统设计。

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数学建模--智能算法之粒子群优化算法

实现步骤包括初始化粒子群个体、计算每个个体的适应度值、找到每个个体自己在所有迭代过程中的最佳位置以及全局最佳位置等。代码示例：可以参考一些简单的代码示例来开始实现粒子群优化算法。...常见的设置方法是线性递减权值策略，即从初始值逐渐减小到终止值。学习因子c1和c2：这两个参数分别控制了粒子的个体认知和社会性的影响。...此外，在横波预测的研究中，采用粒子群优化算法不仅保证了精度，还大大提升了整个预测过程的计算效率。面对不同复杂优化问题，粒子群优化算法引入了多种自适应调整策略和改进方法。...此外，还有研究提出了基于Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化器，以激励粒子移动到pbest和gbest，进一步提高算法的效率和准确性。...尽管粒子群优化算法在处理复杂问题时表现出较高的效率和准确性，但其性能仍受到多种因素的影响，如控制参数的适应性、初始粒子群的选择以及自适应策略的有效实施等

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粒子群算法及其改进算法

标准粒子群算法及其改进算法首先在这里介绍一下，这个里主要介绍粒子群算法以及一个改进的二阶振荡粒子群算法。...标准粒子群算法粒子群算法一般用来找一个函数的最优值。这个函数一般就是适应度函数。函数中未知量的个数就是这个查找的空间维度。...[1] 改进标准粒子群算法的思想胡建秀，曾建潮通过在标准二阶粒子群算法速度迭代方程中引入二阶振荡环节的方法改进算法，来增加粒子的多样性，提高算法的全局搜索能力，是改进位置函数搜索区域较好的改进方法...改进二阶振荡粒子群算法代码 function [ z , best ] = PSO_1( w , Gmax ,lizishu , weidu ,a , b ) %这个测试函数的最小值是0，取值范围是[...下面把维度提升到100维： PS：为了便于观看我改了一下程序，最后都只输出一个最优值。 1、这是标准PSO算法跑出的结果：很明显这并没有达到最优值，只是一个局部最优。

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初探粒子群优化算法（PSO）

由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。 PSO算法归根到底是一种利用随机法求多维函数特定区域的最值的算法。 PSO的优点（1）相对于其他寻优算法，需要调整的参数较少。...这个功能可以由线性递减权值公式实现： ω = ω m a x − ( ω m a x − ω m i n ) ∗ r u n r u n m a x ω=ω_{max}-(ω_{max}-ω_{min...自适应或动态加速度系数是基于迭代次数对两个系数进行动态调节。其中c1随代数增加而减小，c2随代数增加而增大。...粒子群的拓扑结构一种是将群体中所有粒子都作为粒子的邻域，这样的结构叫做全局粒子群算法。这种结构下，粒子的认知部分是自己的历史最优解；社会部分是粒子全体的全局最优值。...另一种是将群体中的部分个体作为粒子的邻域，这样的结构叫做局部粒子群算法。这种结构下，粒子的认知部分是自己的历史最优解；社会部分是粒子邻域内的全局最优值。

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用于机器人定位和建图的增强型 LiDAR-惯性 SLAM 系统

首先，我们提出了一种适用于室内和室外定位和映射的自适应粒子群滤波器。我们在自适应粒子群滤波器的最优化中提出了较小的时间步长，以提高定位的成功率和稳健性。...B.自适应粒子群滤波器 1）粒子群滤波器的原理：基于粒子滤波器的SLAM的基本思想是使用m个随机样本表示机器人在第k个时间步的置信度值 . Xr(k)表示机器人在第k步的位姿值。...wk 表示 Xr(k) 对应的权值。d0,1,2,..,k表示从时间步长Zk = {Z(0), Z(1), .., Z(k)开始的数据，估计状态为Xr(k)。Xr(k) 是移动机器人的位姿。...此外，粒子数量也会增加，这将增加计算需求并影响整个LiDAR-Inertial SLAM系统的实时性能[20]，[21] 3）自适应粒子群滤波器优化的更小时间步长：我们提出了自适应粒子群滤波器。...粒子权值的变化会增加迭代次数，退化不可避免。通过迭代，其他粒子的权重将达到一个可以忽略不计的小值。那么退化意味着大量的时间和计算资源将浪费在重量很小的粒子上。

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粒子群优化算法的实现方式_matlab粒子群优化算法

3.2 自适应法 3.2.1 根据全局最优点距离进行调整 3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重 4 混合粒子群算法参考文献 1 算法基本概念粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优...2 算法的MATLAB实现基本粒子群算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值符号集 { 0 , 1 } \{0,1\} { 0,1} 所组成。...常见的PSO算法有自适应权重法、随机权重法、线性递减权重法等。 3.1 线性递减法针对PSO算法容易早熟及后期容易在全局最优解附近产生振荡的现象，提出了线性递减权重法。...依据 f i f_i fi、 f m f_m fm、 f a v g f_{avg} favg 将群体分为 3 3 3 个子群，分别进行不同的自适应操作。...包括基于模拟退火的混合粒子群算法、基于杂交的混合粒子群算法等。下面以基于的混合粒子群算法为例。

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粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用

前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。...前文参看：粒子群优化算法（PSO） ---- 以Ras函数（Rastrigin's Function）为目标函数，求其在x1,x2∈[-5,5]上的最小值。...这个函数对模拟退火、进化计算等算法具有很强的欺骗性，因为它有非常多的局部最小值点和局部最大值点，很容易使算法陷入局部最优，而不能得到全局最优解。...算法陷入了局部最小值。...删除自适应变异部分的注释，运行后结果如下，可以看出收敛到全局最优解。 [0.00022989 0.00014612] Matlab有个自带的粒子群优化函数particleswarm也可以使用。

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各种智能优化算法比较与实现（matlab版）

免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。...%最佳路线长度 figure(2), plot(L_best) xlabel('迭代次数') ylabel('目标函数值') title('适应度进化曲线') 结果显示 3粒子群算法...第二步：初始化种群粒子位置x和速度v，粒子个体最优位置p和最优值pbest，粒子群全局最优位置g和最优值gbest。...第三步：计算动态惯性权重值w，更新位置x和速度值v，并进行边界条件处理，判断是否替换粒子个体最优位置p和最优值pbest，以及粒子群全局最优位置g和最优值gbest。...图2.3 粒子群适应度分析：优化后的结果为：在200轮迭代，即x=-4，y=-0.7588时，函数取得最小值-6.4072。粒子群算法本质是一种随机搜索算法，它是一种新型的智能优化技术。

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数学建模--智能算法之鱼群算法

自适应调整步长和可视域值，例如通过引入模糊C均值的适应度函数对参数进行自适应调整，可以有效提高搜索精度和效率。感知范围和聚群行为：调整感知范围以平衡全局搜索和局部搜索的能力。...鱼群算法与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化）相比有哪些优势和劣势？...鱼群算法与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化）相比，具有以下优势和劣势：优势：全局搜索能力强：鱼群算法在全局搜索方面表现出色，能够有效地探索解空间，避免陷入局部最优解。...针对传统人工鱼群算法易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题，刘志锋等人提出了基于粒子群优化（PSO）自适应双策略的人工鱼群算法。...该算法结合了PSO的自适应机制，增强了全局搜索能力和避免局部最优的能力。万林浩等人提出了一种改进的双群人工鱼群算法，以解决传统算法在后期收敛较慢和难以跳出局部最优值的问题。

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数学建模篇——粒子群算法

十三初始粒子群算法现代算法分为硬计算和软计算，这个概念是由美国加州大学的一名教授提出的。硬计算需要建立数学模型，软计算是一种动态的自适应求解方式，不需要建立深入的数学模型。...粒子群算法就是依托群鸟觅食的模型来寻找最优值。粒子群算法的基本理论首先我们介绍群鸟觅食模型的理论与作用。群鸟觅食实际上是一个最佳决策的过程，与人类决策的过程相似。...换言之，每个粒子的位置就是一个潜在解，将Xi带入目标函数就可以计算出其适应值，根据适应值的大小来衡量优劣。设粒子经历过的最好的位置记作 ? ，整个种群所有粒子经历过的最好位置记为 ?...粒子群算法采用下面的公式对粒子的位置进行不断更新 ?...粒子群算法优点不依赖于问题信息，采用实数进行求解，算法具有较强的通用性原理简单，易于实现，需要调整的参数少收敛速度快，对计算机的内存要求不大粒子群算法所具有的飞跃性使得其更容易找到全局最优值，而不会被困在局部最优

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粒子群算法

粒子群优化算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。自然界中各种生物体均具有一定的群体行为。...于1995年，美国心理学家JK和电气工程师RE共同提出了粒子群算法，其基本思想是对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发，对仿真模型进行修正，使粒子飞向空间并且在最好处进行降落。 ?...此图借鉴于CSDN,不是原创，借用此图对粒子群算法进行简单介绍。...，更新位置并对位置进行边界处理，进行自适应变异，进行约束条件判断并计算新种群各个个体位置的适应度，将新适应度与个体历史最佳适应度进行比较，个体历史最佳适应度与种群最佳适应度作比较，再次循环或者结束； ?...以下是我用粒子群优化算法对一工程实际问题进行优化的结果： ? 由于粒子群算法比较成熟，为进行对比，采用2020年提出的麻雀搜索算法对同一问题进行优化，结果如下： ?

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粒子群优化算法(PSO)

%% 最近写的粒子群的论文，再重新巩固一下推荐一个优化算法代码网址：http://www.Hvass-Labs.org/ 1 研究背景粒子群算法的发展过程。...粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。...针对SPSO存在易早熟收敛，寻优精度不高的缺点，于2003年提出了一种更为明晰的粒子群算法的形式：骨干粒子群算法（Bare Bones PSO，BBPSO）。...稳健性是指在不同条件和环境下算法的实用性和有效性，但是现在粒子群算法的数学理论基础还不够牢固，算法的收敛性还需要讨论。...PSO算法可完成人工神经网络中的连接权值的训练、结构设计、学习规则调整、特征选择、连接权值的初始化和规则提取等。但是速度没有梯度下降优化的好，需要较大的计算资源。一般都算不动。

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数学建模暑期集训18：粒子群算法

粒子群算法属性针对问题：复杂情况的优化问题算法分类：启发式算法粒子群算法的直观解释通过鸟寻找食物的情景，可以对该更好理解该算法的基本公式。...粒子群算法中的基本概念粒子群算法流程图符号说明粒子群算法的核心公式粒子群算法基本框架下面将记录粒子群算法的框架和优化过程。...自适应惯性权重随机惯性权重使用随机的惯性权重，可以避免在迭代前期局部搜索能力的不足；也可以避免在迭代后期全局搜索能力的不足。...压缩(收缩)因子法非对称学习因子粒子群算法测试函数测试函数用来检测算法的优劣。...使用matlab内置的粒子群算法 Matlab自带的粒子群函数 particleswarm particleswarm函数是求最小值的如果目标函数是求最大值则需要添加负号从而转换为求最小值参数说明

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人工智能：智能优化算法

** 人工智能：智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...1.1 遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它最早由美国的J. H....Holland教授提出，起源于20世纪60年代对自然和人工自适应系统的研究；70年代，K. A....群智能方法易于实现，其算法中仅涉及各种基本的数学操作，其数据处理过程对CPU和内存的要求也不高。而且，这种方法只需要目标函数的输出值，而不需要其梯度信息。...其中蚁群算法和粒子群算法是最主要的两种群智能算法。群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法和粒子群算法。

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