个人和做网站方签合同模板,鹤壁建设网站,北京专业网站制作价格,免费小程序源码目录
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.本算法原理
4.1 粒子群优化算法 (PSO)
4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO)
4.3 多策略改进反向学习粒子群优化算法 (MSO-PSO)
5.完整程序 1.程序功能描述
分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学…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.本算法原理
4.1 粒子群优化算法 (PSO)
4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO)
4.3 多策略改进反向学习粒子群优化算法 (MSO-PSO)
5.完整程序 1.程序功能描述
分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法.对比其优化收敛曲线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行 3.核心程序
...........................................................................
for t1:tmaxttime(t) t;w 0.5;for i1:Popif t 1%Nx(1,i) x_(1,i);x_best(1,i) x_best_(1,i);%Iy(1,i) y_(1,i);y_best(1,i) y_best_(1,i);end%N%速度1设置va(1,i) w*va(1,i) c1*rand(1)*(x_best(1,i)-x(1,i)) c2*rand(1)*(Tx_best-x(1,i));%更新x(1,i) x(1,i) va(1,i);%变量1的限制if x(1,i) max1x(1,i) max1;endif x(1,i) min1x(1,i) min1;end %I%速度2设置vb(1,i) w*vb(1,i) c1*rand(1)*(y_best(1,i)-y(1,i)) c2*rand(1)*(Ty_best-y(1,i));%更新y(1,i) y(1,i) vb(1,i);%变量2的限制if y(1,i) max2y(1,i) max2;endif y(1,i) min2y(1,i) min2;end [BsJ,x(1,i),y(1,i)] func_fitness(x(1,i),y(1,i)); if BsJBsJi(i)BsJi(i) BsJ;x_best(1,i) x(1,i);y_best(1,i) y(1,i);endif BsJi(i)minJiminJi BsJi(i);Tx_best x(1,i);Ty_best y(1,i);end%反向%反向学习%Nx_(1,i) (max1min1)-x(1,i);x_best_(1,i) (max1min1)-x_best(1,i);%Iy_(1,i) (max2min2)-y(1,i);y_best_(1,i) (max2min2)-y_best(1,i);[BsJ,x(1,i),y(1,i)] func_fitness(x_(1,i),y_(1,i));if BsJBsJi(i)BsJi(i) BsJ;x_best(1,i) x_(1,i);y_best(1,i) y_(1,i);endif BsJi(i)minJiminJi BsJi(i);Tx_best x_(1,i);Ty_best y_(1,i);endendJibest(t) minJi;
end
Tx_best
Ty_best
figure;
plot(Jibest,b,linewidth,1);
xlabel(迭代次数);
ylabel(J);
grid onsave R2.mat Jibest06_042m
4.本算法原理
4.1 粒子群优化算法 (PSO) 粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群的社会行为通过迭代搜索最优解。在n维搜索空间中每一个粒子代表一个潜在解并具有速度和位置属性。在每次迭代过程中粒子根据自身的历史最优位置个体极值pi和全局最优位置全局极值g更新自己的速度和位置。
4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO) 反向学习PSO是在传统PSO基础上引入了反向学习机制当搜索过程陷入局部最优时通过回溯过去的最优解来调整粒子的速度和方向从而增加跳出局部最优的可能性。 改进要点 RL-PSO会在适当的时候启用反向学习阶段此时速度更新会参考历史最优位置而非当前最优位置具体数学表达式因不同实现方式而异但一般包含对过去优良解的记忆和利用。
4.3 多策略改进反向学习粒子群优化算法 (MSO-PSO) MSO-PSO融合了多种策略并结合反向学习的思想进一步增强算法的全局搜索能力和收敛速度。例如可能结合自适应权重调整、动态邻域搜索、精英保留策略等。
5.完整程序
VVV
