花授粉优化算法-python/matlab】的更多相关文章

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import random # 初始化种群 def init(n_pop, lb, ub, nd): """ :param n_pop: 种群 :param lb: 下界 :param ub: 上界 :param nd: 维数 """ p = lb + (ub - lb) * np.random.rand(n_pop, nd) retu…
群智能优化算法测试函数matlab源代码 global M; creatematrix(2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %画ackley图. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ackley x from[-5 5] % x=-5:0.01:5; % [x,y]=meshgrid(x); % temp1=x.^2+y.^2; % temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y); % z=20+…
PSOIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class PSOIndividual: ''' individual of PSO ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound…
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 计算智能(Computational Intelligence , CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能.按照这一观点,智能是在生物的遗传.变异.生长以及外部环境的自然选择中产生的.在用进废退.优胜劣汰的过程中,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高.因此计算智能就是基于结构演化的智能.计算智能的主要方法有人工神经网络.遗传算法.遗传程序.演化程序.局部搜…
粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3…
算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb…
MATLAB粒子群优化算法(PSO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.介绍 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm)是一种群智能算法,为了寻求全局最优.群体迭代,粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索. 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法. 马良教授在他…
模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…
1.粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法.同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.PSO的优势在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用,并且没有许多参数需要…
1. Rosenbrock 函数 在数学最优化中,Rosenbrock 函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数,由Howard Harry Rosenbrock 在 1960 年提出 .也称为 Rosenbrock 山谷或 Rosenbrock 香蕉函数,也简称为香蕉函数. Rosenbrock 函数的定义如下: f(x)=100(y−x2)2+(1−x)2 Rosenbrock 函数的每个等高线大致呈抛物线形,其全域最小值也位在抛物线形的山谷中(香蕉型山谷).很容易找到这个山谷,但由于山谷…