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吕振肃提出的自适应变异粒子群优化算法。

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简介：
本文阐述了一种创新性的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法，简称为AMPSO。该算法在执行过程中，会动态调整当前最佳粒子的变异概率，这一调整依据是群体中适应度方差的大小以及当前最优解的尺度。通过引入变异操作，AMPSO能够有效地提升粒子群优化算法克服局部最优解的能力。经过对一系列典型的函数进行的实验分析，结果表明：所提出的新算法在全局搜索性能上取得了显著提升，并且能够有效地避免了早期收敛现象的出现。

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  • 带有自适应变异的粒子群优化算法_吕振肃.pdf
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    该论文提出了一种改进的粒子群优化算法，通过引入自适应变异机制增强了算法的全局搜索能力和收敛速度，在多个测试函数上验证了其有效性。 本段落介绍了一种新的粒子群优化算法（AMPSO），该算法通过自适应地调整变异概率来提高性能。在运行过程中，它根据群体的适应度方差以及当前最优解的情况确定最佳个体进行变异操作，这有助于增强跳出局部最优的能力。实验结果表明，这种新方法显著提高了全局搜索能力，并且能够有效避免早熟收敛的问题。
     
  • 采用自适应变异的粒子群算法
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    本研究提出了一种改进的粒子群优化算法，通过引入自适应变异策略增强算法的全局搜索能力和收敛速度，有效避免早熟收敛问题。 《基于自适应变异的粒子群算法优化BP神经网络》 粒子群优化算法（PSO）是一种源自生物社会行为的全局优化方法。通过模拟鸟群或鱼群的行为模式来寻找问题的最佳解，它在解决复杂的问题上表现出强大的全局搜索能力和快速收敛速度。 本项目探讨了如何将自适应变异策略融入到传统的粒子群算法中以改进BP神经网络（Backpropagation Neural Network）的性能。BP神经网络是一种经典的反向传播学习方法，在模式识别和函数逼近等领域广泛应用，但存在诸如陷入局部极小值、训练慢等问题影响其效果。 结合PSO可以更有效地调整BP神经网络中的权重与阈值设置，从而提升预测精度。在自适应变异粒子群算法中，每个个体（即“粒子”）的移动不仅受个人历史最佳位置和全局最优解的影响，还引入了变异策略来动态调节运动方向，增强了探索能力并防止过早收敛。 具体实现步骤如下： 1. 初始化：随机生成群体的位置与速度，并设置初始的最佳值。 2. 计算适应度：使用BP神经网络评估每个粒子对应解决方案的准确性。 3. 更新最佳位置：如果当前解优于之前的个人最优或全局最优，相应更新这些记录。 4. 速度调整：基于当前的速度和个人及全球最优点的位置信息进行迭代，并应用变异策略来引入随机性以避免过早收敛到局部极值点。 5. 移动粒子：根据新的速度重新定位每个个体。 重复执行上述步骤直至达到预定的停止标准（如完成指定次数的迭代或适应度满足预设阈值）为止。PSO.m文件包含了自适应变异粒子群算法的具体实现代码，而fun.m则定义了评估粒子适应性的函数，即BP神经网络预测性能的标准。 通过执行这两个脚本可以观察到经过优化后的BP模型在任务中的改善效果。综上所述，本段落提出了一种新颖的方法来增强PSO的探索能力和全局搜索效率，并以此改进了BP算法的学习过程，在提升代码预测准确性方面展示出显著优势。
     
  • 自适应粒子群算法的MATLAB代码.zip_incomeixi_subjectksz_参数优化_粒子群算法_自适应粒子群
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    本资源提供了一套用于实现自适应粒子群算法的MATLAB代码，适用于解决各类参数优化问题。通过改进传统PSO算法，增强了搜索效率和精度，在学术研究与工程应用中具有广泛用途。 利用自适应粒子群进行寻优的实验取得了良好的效果。在实际应用中，需要根据具体情况调整相关参数。
     
  • 基于MATLAB的混沌自适应粒子群优化程序_粒子群算法_变权重_混沌粒子群优化_优化算法
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    本文介绍了一种基于MATLAB开发的混沌自适应粒子群优化程序，该程序采用变权重机制和混沌理论改进传统粒子群算法，以实现更高效的全局搜索与局部探索能力。适用于各种复杂优化问题求解。 文件包括带压缩因子的粒子群算法、权重改进的粒子群算法、自适应权重法、随机权重法、变学习因子的粒子群算法、异步变化的学习因子、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、混沌粒子群算法和混合粒子群算法。此外，还涉及了模拟退火算法。
     
  • 自适应权重PSO算法_APSO_pso_自适应粒子群优化
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    简介：APSO（自适应权重PSO）是一种改进的粒子群优化算法，通过动态调整权重参数以增强搜索效率和精度，适用于解决复杂优化问题。 自适应权重的粒子群算法能够有效解决复杂问题。
     
  • 自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO)
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    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。
     
  • 带有自适应罚函数的粒子群优化算法.zip_粒子群与罚函数应用_约束处理自适应粒子群算法
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    本资料探讨了一种结合自适应罚函数机制的粒子群优化算法，旨在有效解决复杂约束优化问题。通过动态调整罚参数，增强算法寻优能力和稳定性，在工程设计等领域展现出广阔的应用前景。 使用含有约束方程的罚函数结合粒子群优化算法来求解最值问题。
     
  • 具有自适应压缩因子的粒子群优化算法
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    简介：本文提出了一种改进的粒子群优化算法，通过引入自适应机制调节压缩因子，增强了算法的探索与开发能力，提高了寻优效率和精度。 本段落提出了一种用于函数全局优化问题的自适应压缩因子粒子群优化算法。研究过程中定义了一个与迭代步相关的压缩因子，在整个迭代过程中随着步骤数增加而逐渐减小，从而在初期阶段保持较大的搜索范围以提高全局探索能力，并在后期缩小搜索范围来增强局部精细搜索的能力。此外，借鉴了差分进化算法中的交叉和变异机制，增强了粒子种群的多样性。 为了验证该方法的有效性和可行性，将此优化算法应用于两类测试问题并与其他几种粒子群优化算法进行了比较分析。实验结果表明，所提出的自适应压缩因子粒子群优化算法在解决全局优化问题方面具有显著优势，并且对相关领域的研究和应用提供了一定的参考价值和指导意义。
     
  • 基于混沌自适应粒子群优化的MATLAB程序及粒子群优化算法MATLAB实现
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    本项目提供了一种基于混沌变异和自适应调整策略的改进粒子群优化算法，并使用MATLAB实现了该算法及其应用。 本段落讨论了几种改进的粒子群算法：带压缩因子的粒子群算法、权重改进的粒子群算法、自适应权重法、随机权重法、变学习因子的粒子群算法以及异步变化的学习因子方法。此外，还介绍了二阶粒子群算法和二阶振荡粒子群算法，并探讨了混沌粒子群算法的应用。最后提到了混合粒子群算法和杂交粒子群算法，同时简要提及了模拟退火算法的相关内容。
     
  • Matlab中的FDO：基于粒子群算法的自适应优化器
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    本文介绍了一种在MATLAB环境中实现的新型自适应优化器FDO，该优化器采用粒子群算法进行参数调整和优化，适用于解决复杂问题。 MATLAB代码实现了一种新型的群体智能算法——适应性优化器（FDO），该算法受到蜂群繁殖过程及其集体决策行为的启发。值得注意的是，尽管FDO与蜜蜂算法或人工蜂群算法没有直接关联，但它被认为是一种基于粒子群优化（PSO）的方法。在更新搜索代理的位置时，FDO通过增加速度来改进搜索策略，但其对速度计算的方式有所不同。 具体来说，FDO使用问题适应度函数值生成权重，并且这些权重在整个探索和开发阶段都指导着搜索代理的行动方向。该算法已经在19种经典基准测试函数上进行了广泛的验证，并与PSO、遗传算法（GA）以及蜻蜓算法（DA）等三种著名方法的结果进行了比较。 此外，FDO还在IEEE进化计算大会（CEC-C06,2019竞赛）的基准测试功能中得到了应用，并且其结果被与其他现代优化技术——包括蜻蜓算法(DA)、鲸鱼优化算法(WOA)和小群算法(SSA)的结果进行了比较。在大多数情况下，FDO展示了优越或可比性的性能表现。 代码文件包含了上述提到的所有Benchmark函数的具体实现。