01.from numpy import array 02.from random import random 03.from math import sin, sqrt 04. 05.iter_max = 10000 06.pop_size = 100 07.dimensions = 28.c1 = 29.c2 = 2 10.err_crit = 0.00001 11. 12.class Particle: 13. pass 14. 15.def f6(param): 16. '''Schaf…

2018年1月份给师姐做的一个小项目,本来不打算写的,因为论文还没发表,涉及查重等乱七八糟的问题.... 感觉现在不写,以后应该来不及了,因为已经在实习岗位了.... 不做过多介绍,只做大概的描述,我是在别人程序上进行改进和优化的.... 之前还想把博文写的好看一点,现在没时间也没心思了,每天挤三个小时公交车去上班,那有多余时间来弄博文. 参考几位大神的博文和百度知道: https://blog.csdn.net/bettarwang/article/details/12179995#inser…

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…

[论文标题]一种多尺度协同变异的微粒群优化算法 (2010) [论文作者]陶新民,刘福荣, 刘  玉 , 童智靖 [论文链接]Paper(14-pages // Single column) [摘要] 分析了变异操作对微粒群算法(PSO)的影响,针对变异单一,收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点,提出一种新的多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率 1 收敛到全局最优解.该算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法的初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子能够实现全局最优解空间的快…

动手写点东西是学习新知识很重要的一个阶段.之前用 Python 和 JavaScript 实现优化算法,现在用 Golang 来实现.语法上略有不爽,某些C语言的思维又回来了. - Golang 用 package 来组织代码,同一 package 下不同文件之间的标识符是共享的,不能包含两个相同名称的函数.而且只有 package main 能够包含 main 函数.所以将公用的函数提取出来,放在package common.同时,每种例子程序移动到 examples 目录下. - 在 Cle…

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. 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…

憋了两周终于把开题报告憋出来了,再一次证明自己不适合搞学术,哎--,花了点时间把报告中提到的粒子群算法看了看,看了些资料,用java跑起来. 算法简介 粒子群算法最先由Barnhart博士和Kennedy博士于1995 年提出,是一种源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术,原理是模仿鸟群寻觅食物的搜索过程,设想鸟群在一定区域搜寻食物,在不知道食物确切位置的情况下,鸟群依靠群体中个体判断距离食物的远近程度来调节飞行方向和飞行速度,最终通过群体的经验和自身记忆的智慧找到食物. 算法原理 算法描…

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…