什么是粒子群算法?

粒子群算法，也稱粒子群優(yōu)化算法（Partical Swarm Optimization），縮寫為 PSO， 是近年來發(fā)展起來的一種新的進化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。

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粒子群算法也稱粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization， PSO），屬于群體智能優(yōu)化算法，是近年來發(fā)展起來的一種新的進化算法（Evolutionary Algorithm， EA）。

粒子群算法 引言 粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士發(fā)明。源于對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類似，是一種基于疊代的優(yōu)化工具。

粒子群算法原理如下：粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美國學者Kennedy等人提出的，該算法是模擬鳥類覓食等群體智能行為的智能優(yōu)化算法。在自然界中，鳥群在覓食的時候，一般存在個體和群體協(xié)同的行為。

靜態(tài)代碼分析工具有哪些

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粒子群算法的參數(shù)設置

1、還是上一節(jié)的實驗， 。現(xiàn)在我們將maxV的值有5修改為50，即maxV=50，其他參數(shù)不變。參數(shù)如下 此時得到的最優(yōu)位值的適應度函數(shù)值為0.25571，可以看出與maxV=5相比，結果差了很多而且小鳥們聚集的范圍更大了。

2、c1和c2代表將每個粒子推向pbest和gbest位置的統(tǒng)計加速項的權值。較低的值允許粒子在被拉回之前可以在目標區(qū)域外徘徊，較高的值導致粒子突然地沖向或越過目標區(qū)域。

3、采用SIMULINK的仿真工具對PID參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)進行仿真，得出系統(tǒng)的響應曲線。從中發(fā)現(xiàn)它的性能指標，都比原來有了很大的改進。因此，采用粒子群算法的優(yōu)越性是顯而易見的。

4、當位置或者速度超出初始化限制時，將其拉回靠近的邊界處）。當然，你不用擔心他會停住不動，因為每個粒子還有慣性和其他兩個參數(shù)的影響。粒子群算法求平方和函數(shù)最小值，由于沒有特意指定函數(shù)自變量量綱，不進行數(shù)據(jù)歸一化。

標題名稱：java粒子群算法代碼 java粒子系統(tǒng)
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