【演化(进化)算法】粒子群算法

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【演化(进化)算法】粒子群算法

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基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
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基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
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3月前
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基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
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粒子群算法的优缺点分别是什么
粒子群优化(PSO)算法概念简单,易于编程实现,参数少,收敛速度快,全局搜索能力强,并行处理高效。然而,它也容易陷入局部最优,参数设置敏感,缺乏坚实的理论基础,且性能依赖初始种群分布,有时会出现早熟收敛。实际应用中需根据具体问题调整参数以最大化优势。
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基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种结合粒子群优化(PSO)与分组卷积神经网络(GroupCNN)的时间序列预测算法。该算法通过PSO寻找最优网络结构和超参数,提高预测准确性与效率。软件基于MATLAB 2022a,提供完整代码及详细中文注释,并附带操作步骤视频。分组卷积有效降低了计算成本,而PSO则智能调整网络参数。此方法特别适用于金融市场预测和天气预报等场景。
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5月前
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算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
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算法 决策智能
粒子群算法的缺点是什么
粒子群算法(PSO)虽具优点,但存在明显缺点:易陷局部最优、收敛精度低、难解离散及组合优化问题、缺乏精密搜索方法、理论基础薄弱、参数选择困难、收敛速度受问题复杂度影响。为克服这些问题,研究者提出引入动态惯性权重、调整学习因子、混合算法等改进策略,提高算法性能与适用范围,但仍需进一步研究以应对更复杂多样的问题。
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4月前
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机器学习/深度学习 算法 决策智能
什么是粒子群算法
粒子群算法(PSO)是一种元启发式优化算法,通过模拟鸟群或鱼群行为进行优化搜索。1995年由Kennedy和Eberhart提出,基于鸟类群体行为建模。算法通过粒子在搜索空间中移动,不断更新位置和速度,逐步逼近最优解。其流程包括初始化、评估、更新最佳位置及速度,直至满足终止条件。该算法具有简单性、全局搜索能力和良好收敛性,并广泛应用于函数优化、神经网络训练等多个领域。为克服局部最优和收敛速度慢的问题,已有多种改进策略。
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基于PSO粒子群算法的三角形采集堆轨道优化matlab仿真
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