当前位置: 首页 > news >正文

智能优化算法-粒子群优化算法(PSO)(附源码)

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出。PSO模拟了鸟群或鱼群的觅食行为,通过粒子之间的相互作用来搜索最优解。

PSO的工作机制主要包括:

  • 速度更新:每个粒子根据自身历史最佳位置和个人认知,以及群体历史最佳位置和社会认知来调整自己的飞行速度。
  • 位置更新:粒子根据更新后的速度移动至新的位置,继续评估适应度值。

优点包括:

  • 简单易用:算法概念简单,易于理解和实现。
  • 快速收敛:通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。
  • 广泛应用:适用于多种优化问题,包括连续和离散优化。

不足之处:

  • 可能的早熟收敛:在某些情况下,PSO可能会过早收敛到局部最优解。
  • 参数敏感性:算法性能高度依赖于惯性权重等参数的选择。
  • 缺乏多样性:后期搜索过程中可能导致种群多样性降低。

应用范围广泛,例如:

  • 功能优化:解决单目标或多目标优化问题。
  • 机器学习:用于特征选择、参数调优等。
  • 工程设计:优化结构设计、电路设计等。
  • 经济金融:投资组合优化、风险管理等。

总之,PSO作为一种成熟且有效的优化算法,在处理复杂优化问题方面有着显著的优势。随着进一步的研究和改进,PSO将继续在众多领域发挥作用。


2.部分代码

clc
clear
close all
%% 参数初始化
c1 = 1.5;       % 学习因子
c2 = 1.5;
w=0.7;          % 惯性权重
D=10;           % 粒子维度 
maxgen = 100;   % 迭代次数
sizepop = 200;  % 种群大小
Vmax = 0.5;     % 速度的范围
Vmin = -0.5;  
popmax = 5;     % 搜索的范围
popmin = -5;
%% 种群初始化
for i = 1:sizepop
    % 随机产生一个种群
    pop(i,:) = rand(1,D)*10-5;    % 初始化位置
    V(i,:) = 0.5 * rands(1,D);   % 初始化速度
    % 适应度计算
    fitness(i) = fit(pop(i,:));
end
%% 个体极值和群体极值
[bestfitness,bestindex] = max(fitness);   % 默认将第一代的最大适应度值设置为最佳
zbest = pop(bestindex,:);   % 全局最佳
gbest = pop;                % 个体最佳
fitnessgbest = fitness;     % 个体最佳适应度值
fitnesszbest = bestfitness;   % 全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i = 1:maxgen
       for j = 1:sizepop
        % 速度更新
        V(j,:) = w*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));  
        % 速度越界检查
        V(j,find(V(j,:)>Vmax)) = Vmax;   
        V(j,find(V(j,:)<Vmin)) = Vmin;
        % 种群更新
        pop(j,:) = pop(j,:) + V(j,:);
        % 个体范围越界检查
        pop(j,find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;
        pop(j,find(pop(j,:)<popmin)) = popmin;
        % 适应度值计算
       fitness(j) = fit(pop(j,:)); 
       end
       for j = 1:sizepop
        % 个体最优更新
        if fitness(j) < fitnessgbest(j)
            gbest(j,:) = pop(j,:);
            fitnessgbest(j) = fitness(j);
        end
        % 全局最优更新
        if fitness(j) < fitnesszbest
            zbest = pop(j,:);
            fitnesszbest = fitness(j);
        end
       end 
    % 记录每一代的最优值
    yy(i) = fitnesszbest;          
end
%% 输出结果并绘图
[fitnesszbest zbest]
figure
plot(yy)
title('最优个体适应度','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);
ylabel('适应度','fontsize',12);
legend('PSO')
 

3.实验结果


4.内容获取


粒子群优化算法matalb源代码:主页欢迎自取,点点关注,非常感谢!

相关文章:

智能优化算法-粒子群优化算法(PSO)(附源码)

目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取 1.内容介绍 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法&#xff0c;由Kennedy和Eberhart于1995年提出。PSO模拟了鸟群或鱼群的觅食行为&#xff0c;通过粒子之间的相互作用…...

vue系统获取授权平台授权码实现单点登录、注销功能

公司平台需要对接别的平台 实现单点登录 注销。简而言之&#xff0c;不需要在自己公司系统登录 统一在别的平台登录后获取到登录凭证&#xff08;授权码&#xff09; 在本公司系统实现免密登录的功能。 流程&#xff1a; 跳转授权页面和保存授权码的代码&#xff1a; hrefLog…...

Java之枚举

目录 枚举 引入 定义 代码示例 常用方法 代码示例 枚举的优缺点 枚举和反射 面试题 枚举 引入 枚举是在JDK1.5以后引入的。主要用途是&#xff1a;将一组常量组织起来&#xff0c;在这之前表示一组常量通常使用定义常量的方式&#xff1a; publicstaticintfinalRED1;…...

八、适配器模式

适配器模式&#xff08;Adapter Pattern&#xff09;是一种结构型设计模式&#xff0c;它允许不兼容的接口之间进行合作。适配器模式通过创建一个适配器类来转换一个接口的接口&#xff0c;使得原本由于接口不兼容无法一起工作的类可以一起工作。 主要组成部分&#xff1a; 目标…...

关于E-R图

一 什么是E-R图 E-R图&#xff08;Entity-Relationship Diagram&#xff09;是一种数据建模工具&#xff0c;用于描述数据库中实体之间的关系。它使用实体&#xff08;Entity&#xff09;、属性&#xff08;Attribute&#xff09;和关系&#xff08;Relationship&#…...

DVWA通关教程

Brute Force Low 先进行一下代码审计 <?php // 检查是否通过GET请求传递了Login参数&#xff08;注意&#xff1a;这里应该是username或类似的&#xff0c;但代码逻辑有误&#xff09; if( isset( $_GET[ Login ] ) ) { // 从GET请求中获取用户名 $user $_GET[ us…...

网络学习-eNSP配置VRRP

虚拟路由冗余协议(Virtual Router Redundancy Protocol&#xff0c;简称VRRP) VRRP广泛应用在边缘网络中&#xff0c;是一种路由冗余协议&#xff0c;它的设计目标是支持特定情况下IP数据流量失败转移不会引起混乱&#xff0c;允许主机使用单路由器&#xff0c;以及即使在实际…...

Kafka【九】如何实现数据的幂等性操作

为了解决Kafka传输数据时&#xff0c;所产生的数据重复和乱序问题&#xff0c;Kafka引入了幂等性操作&#xff0c;所谓的幂等性&#xff0c;就是Producer同样的一条数据&#xff0c;无论向Kafka发送多少次&#xff0c;kafka都只会存储一条。注意&#xff0c;这里的同样的一条数…...

JavaScript知识点1

目录 1.JavaScript中常用的数组方法有哪些&#xff1f; 2.JavaScript的同源策略&#xff1f; 3.JavaScript中的 NaN 是什么&#xff1f; 4.JavaScript中的split、slice、splice函数区别&#xff1f; 1.JavaScript中常用的数组方法有哪些&#xff1f; 在 JavaScript 中&…...

51单片机个人学习笔记11(AT24C02-I2C总线)

前言 本篇文章属于STC89C52单片机&#xff08;以下简称单片机&#xff09;的学习笔记&#xff0c;来源于B站教学视频。下面是这位up主的视频链接。本文为个人学习笔记&#xff0c;只能做参考&#xff0c;细节方面建议观看视频&#xff0c;肯定受益匪浅。 [1-1] 课程简介_哔哩…...

创建Java项目,可实现main方法运行,实现对性能数据的处理

1、Android Studio无法执行Java类的main方法问题及解决方法 Android Studio无法执行Java类的main方法问题及解决方法_delegatedbuild-CSDN博客 D:\workspaces\performanceTools\.idea 文件夹下&#xff0c;gardle.xml ,添加依赖 <option name"delegatedBuild"…...

JavaWeb(后端)

MVC MVC 就是 Model View Controller 的缩写&#xff0c;属于一种软件架构设计模式一种思想&#xff0c;把我们的项目分为控制器&#xff08;Controller&#xff09;、模型&#xff08;Model&#xff09;、视图&#xff08;view&#xff09;三个部分&#xff0c;model就是处理…...

828华为云征文 | 华为云Flexusx实例,高效部署Servas书签管理工具的优选平台

前言 华为云Flexus X实例&#xff0c;Servas书签管理工具部署的优选平台&#xff01;828节日特惠&#xff0c;让高效管理您的知识宝藏触手可及。Flexus X实例以其卓越的算力、灵活的资源配置和智能调优技术&#xff0c;为Servas提供了稳定、高效的运行环境。无论是快速访问、安…...

分治法和动态规划法

一、分治法&#xff08;Divide and Conquer&#xff09; 定义 分治法是一种将大问题分解成若干个小问题&#xff0c;递归地解决这些小问题&#xff0c;然后将这些小问题的解合并起来得到原问题的解的算法策略。&#xff08;子问题之间相互独立&#xff09; 基本步骤 1.分解…...

【FreeRL】我的深度学习库构建思想

文章目录 前言参考python环境效果已复现结果 综述DQN.py&#xff08;主要&#xff09;算法实现参数修改细节实现显示训练&#xff0c;保存训练 Buffer.pyevaluate.pylearning_curves 前言 代码实现在:https://github.com/wild-firefox/FreeRL 欢迎star 参考 动手学强化学习e…...

Docker部署nginx容器无法访问80端口

问题说明 在阿里云ECS服务器上部署一台CentOS服务器&#xff0c;然后在里面安装了docker服务。用docker部署了nginx&#xff0c;开启docker中的nginx服务&#xff0c;映射宿主机端口80 把阿里云服务器上面的安全组放开了80端口 但是还是无法访问nginx的80web界面 问题分析 查…...

Python语言开发学习之使用Python预测天气

什么是wttr&#xff1f; 使用Python预测天气的第一步&#xff0c;我们要了解wttr是什么。wttr.in是一个面向控制台的天气预报服务&#xff0c;它支持各种信息表示方法&#xff0c;如面向终端的ANSI序列(用于控制台HTTP客户端(curl、httpie或wget))、HTML(用于web浏览器)或PNG(…...

minio实现大文件断点续传

最近工作中遇到一个需求&#xff0c;用户需要上传大文件几百M&#xff0c;为了更好的用户体验&#xff0c;需要支持断点续传&#xff0c;秒传&#xff0c;上传进度条等功能。需求如下&#xff1a; 方案有两种&#xff1a; 第一种&#xff1a;前端直接将整个大文件丢到后端&…...

Qt绘制动态仪表(模仿汽车仪表指针、故障灯)

背景&#xff1a; 项目需要&#xff0c;可能需要做一些仪表显示。此篇除了介绍实现方法&#xff0c;还要说明心路历程。对我而言&#xff0c;重要的是心理&#xff0c;而不是技术。写下来也是自勉。 本人起初心里是比较抵触的&#xff0c;从业20多年了&#xff0c;深知所谓界…...

【视频教程】GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展&#xff0c;航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加&#xff0c;数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高&#xff0c;数据量猛增&#xff0c;遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇&#xf…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销&#xff0c;平衡网络负载&#xff0c;延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

OPENCV形态学基础之二腐蚀

一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式&#xff1a;dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一&#xff0c;腐蚀跟膨胀属于反向操作&#xff0c;膨胀是把图像图像变大&#xff0c;而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

云原生玩法三问:构建自定义开发环境

云原生玩法三问&#xff1a;构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目&#xff0c;无文档&#xff0c;无环境&#xff0c;无交接人&#xff0c;俗称三无。 运行设备的环境老&#xff0c;本地环境版本高&#xff0c;ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...

20个超级好用的 CSS 动画库

分享 20 个最佳 CSS 动画库。 它们中的大多数将生成纯 CSS 代码&#xff0c;而不需要任何外部库。 1.Animate.css 一个开箱即用型的跨浏览器动画库&#xff0c;可供你在项目中使用。 2.Magic Animations CSS3 一组简单的动画&#xff0c;可以包含在你的网页或应用项目中。 3.An…...

数据库——redis

一、Redis 介绍 1. 概述 Redis&#xff08;Remote Dictionary Server&#xff09;是一个开源的、高性能的内存键值数据库系统&#xff0c;具有以下核心特点&#xff1a; 内存存储架构&#xff1a;数据主要存储在内存中&#xff0c;提供微秒级的读写响应 多数据结构支持&…...