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標簽 > 粒子群算法
粒子群算法(也稱粒子群優化算法),模擬鳥群隨機搜索食物的行為。粒子群算法中,每個優化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥,叫做“粒子”。所有的粒子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitness value),每個粒子還有一個速度決定它們“飛行”的方向和距離。
粒子群算法(也稱粒子群優化算法),模擬鳥群隨機搜索食物的行為。粒子群算法中,每個優化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥,叫做“粒子”。所有的粒子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitness value),每個粒子還有一個速度決定它們“飛行”的方向和距離。
粒子群算法初始化為一群隨機的粒子(隨機解),然后根據迭代找到最優解。每一次迭代中,粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己:第1個是粒子本身所找到的最優解,這個稱為個體極值;第2個是整個種群目前找到的最優解,這個稱為全局極值。也可以不用整個種群,而是用其中的一部分作為粒子的鄰居,稱為局部極值。
matlab-粒子群算法優化simulink中的pid參數詳解
PSO(粒子群算法)在處理連續問題上有著較強的能力,因此很適合用來做參數優化,而PID控制器由三個參數組成,它們分別是:Kp 、Ki 、Kd 。
Python代碼下的PSO實現及Matlab下的粒子群函數分享
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粒子群優化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[1]是由KENNEDY J和EBERHART R C等開發的一種新的進...
2018-06-22 標簽:粒子群算法tms320c6678 5472 0
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