Advertisement

基于自适应模拟退火粒子群优化的单目标优化问题求解代码（ASAPSO）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种创新算法——自适应模拟退火粒子群优化(ASAPSO)，用于高效解决各类单目标优化问题，内含完整源码及详尽文档。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：智能优化算法-粒子群算法 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于自适应模拟退火粒子群优化的单目标优化问题求解代码（ASAPSO）.zip
    优质
    本资源提供了一种创新算法——自适应模拟退火粒子群优化(ASAPSO)，用于高效解决各类单目标优化问题，内含完整源码及详尽文档。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：智能优化算法-粒子群算法 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 【优化求解】基于模拟退火与粒子群的MATLAB源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种结合了模拟退火算法和粒子群优化方法的混合算法的MATLAB实现代码，适用于解决复杂的优化问题。 【优化求解】模拟退火结合粒子群优化算法matlab源码 本段落档提供了基于MATLAB实现的模拟退火与粒子群优化相结合的方法的具体代码示例，旨在帮助研究者或工程师解决复杂系统的优化问题时能够更有效地探索搜索空间并找到全局最优解。通过该方法的应用案例和详细注释，读者可以深入理解两种算法结合后的协同作用机制及其在实际工程应用中的优势。
     
  • 利用模拟退火粒子群算法解决约束优化问题（2007年）
    优质
    本文提出了一种结合模拟退火与粒子群优化的混合算法，旨在高效地求解具有复杂约束条件的优化问题。该方法通过引入模拟退火机制增强了粒子群算法的全局搜索能力和避免早熟收敛的问题，在保持算法快速收敛性的同时提高了对多模态和非线性约束优化问题的处理能力。实验结果表明，所提出的算法在多个标准测试函数上表现出优越的性能，为解决实际工程中的复杂约束优化问题 针对复杂约束优化问题，本段落提出了一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法（SAPSO）。该算法使粒子在飞行过程中无记忆性，并结合了模拟退火算法来重新生成停止进化的粒子位置，从而增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制：一个群体保存具有可行解的粒子，利用SAPSO逐步优化这些粒子以找到最优可行解；另一个群体则保留具有不可行解的粒子，并且在一定概率下从这个群体中接受新的不可行解，以此有效维持了种群多样性。 仿真结果显示，该算法能够快速准确地定位到位于约束边界上或附近的最优解，并表现出良好的稳定性。
     
  • 关于论文研究-改进的自适应粒子群优化算法（基于模拟退火）.pdf
    优质
    本论文提出了一种结合模拟退火技术的改进自适应粒子群优化算法，旨在提升复杂问题求解效率与精度。 针对PSO算法在求解优化问题中存在的局部收敛及收敛速度慢等问题，引入了一种初始化改进策略，并结合模拟退火算法与标准的PSO算法提出了新的混合方法。该新方法将寻优过程分为两个阶段：初期采用传统的PSO算法进行搜索；后期则利用模拟退火的思想对PSO参数优化调整以寻找最优解。随后，在八个经典单峰和多峰函数上应用了此改进后的算法，实验结果表明，这种方法有效避免了早熟收敛现象，并且加快了收敛速度，从而提高了PSO算法在全局优化问题上的性能表现。
     
  • 基于PSO_GD的粒子群解决多目标优化问题
    优质
    本研究提出了一种结合PSO与遗传算法（GD）的新型粒子群优化方法，有效解决了复杂环境下的多目标优化难题。 为了提高冷热电三联供系统（CCHP）运行的经济性并节约能源、减少污染物排放量，建立了包含运行成本和燃料费用的目标函数，并考虑了各个设备的运行约束。通过优化和仿真得到了最优的出力计划。仿真实验表明：基于微型燃气轮机的三联供系统按照优化结果进行能量调度可以实现最低的运行成本。
     
  • 关于模拟退火与并行粒子群优化的研究
    优质
    本研究深入探讨了模拟退火算法和并行粒子群优化方法在解决复杂问题中的应用，旨在通过结合二者优势，提高搜索效率及解的质量。 为了克服粒子群优化（PSO）算法容易陷入局部最优解的问题，本段落提出了一种将模拟退火(SA)引入并行PSO的改进方法。这种结合了并行粒子群快速寻优能力和SA概率突跳特性的新算法能够保持群体多样性，避免种群退化现象的发生。 针对转炉提钒过程中的复杂非线性反应特性导致难以建立终点控制模型的问题，本段落提出了一种基于模拟退火的并行粒子群RBF网络辨识模型。该方法优化了RBF核中心的数量选择问题，并克服了随机性的限制。实验结果表明，在预测提钒吹氧时间时，此模型具有良好的性能，其预测误差不超过真实值的20%。
     
  • 自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO)
    优质
    简介：自适应多目标粒子群优化算法（AMOPSO）是一种改进的粒子群算法，专门用于解决复杂环境下的多目标优化问题。该算法通过动态调整参数和引入自适应机制增强了搜索能力和收敛性，广泛应用于工程设计、经济管理等领域。 自适应多目标粒子群优化器（AMOPSO）是一种优化算法。
     
  • 基于粒子群算法的函数优化问题求解.zip
    优质
    本项目探讨了利用改进的粒子群算法解决复杂函数优化问题的方法，旨在提高算法搜索效率和全局寻优能力。通过实验对比验证其优越性。 本任务包括以下内容： 1. 掌握粒子群算法的基本原理及其执行流程。 2. 使用Matlab编程来实现粒子群算法解决函数优化问题。 3. 研究并分析各种参数变化对计算结果的影响。 具体要求如下： 1. 提供完整的程序代码清单； 2. 绘制每一代个体适应度值的变化图，并记录下最优解的数值； 3. 分析惯性权重的不同设置如何影响算法性能，即求解效率和精度。 4. 对思考题进行简要回答。
     
  • 基于自适应学习的粒子群优化(Matlab代码)
    优质
    本项目提供了一种改进版的粒子群优化算法，通过引入自适应机制增强搜索效率和精度。附带详尽注释的Matlab代码可供深入研究与应用。 在经典粒子群的基础上，该算法能够自动调整c1、c2和weight value等参数，以实现更快更有效地寻找最优值。