MATLAB中文论坛

 找回密码
 注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

查看: 274187|回复: 9582|关注: 0

Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化

  [复制链接]

论坛优秀回答者

1533

主题

1万

帖子

481

最佳答案
QQ
  • 关注者: 3487
发表于 2009-10-10 00:45:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)及其在函数极值优化中的作用

视频简介:

粒子群优化(PSO)算法是计算智能领域,除蚁群算法外的另外一种基于群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart于1995年提出,它的基本概念源于对人工生命(Artificial Life)和鸟群捕食行为的研究。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化计算技术。与遗传算法相比,PSO没有遗传算法中的选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation)等操作,而是通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。

Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化

Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化


Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化

Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化


Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化

Matlab 神经网络(九):粒子群算法(PSO)实现函数极值优化



视频可以免费下载(20 KB/秒),回复即可看到下载地址:


游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复


高速下载视频的方法(2M/秒)

http://www.ilovematlab.cn/thread-22239-1-1.html


该视频可以免费下载,视频下载地址(回复即可看到下载地址):


该视频所用到的PPT:

PSO.rar (175.49 KB, 下载次数: 1991276)
math (博士、教授)Email: iLoveMATLAB@gmail.com     QQ: 1023785467
我在网络上的言论、见解等只代表我个人的观念,与任何研究机构、商业公司等无关。欢迎你通过任何方式与我探讨学术和技术上的问题(学生提问的话,请在论坛上发帖提问)。最新日志: 专程去北京拜访宋知用老师

新手

5 麦片

财富积分


050


0

主题

7

帖子

0

最佳答案
  • 关注者: 1
发表于 2009-10-10 01:55:56 | 显示全部楼层
正在做相关研究,太谢谢楼主了!

新手

5 麦片

财富积分


050


0

主题

7

帖子

0

最佳答案
  • 关注者: 1
发表于 2009-10-10 02:08:22 | 显示全部楼层
刚看完了,简单了理论介绍加实例,很有帮助!谢谢Math!

退役版主

105 麦片

财富积分



20

主题

463

帖子

24

最佳答案
  • 关注者: 3
发表于 2009-10-10 03:55:47 | 显示全部楼层
谢谢老大又出新品了
请尽量发帖或者跟帖提问,避免短信

新手

5 麦片

财富积分


050


1

主题

54

帖子

0

最佳答案
发表于 2009-10-10 06:17:54 | 显示全部楼层
谢谢制作新品,辛苦了!国庆没休息吧?

新手

10 麦片

财富积分


050


54

主题

252

帖子

0

最佳答案
发表于 2009-10-10 07:22:06 | 显示全部楼层
赶紧下载来看看 谢谢了

新手

5 麦片

财富积分


050


0

主题

35

帖子

0

最佳答案
发表于 2009-10-10 07:47:42 | 显示全部楼层
多谢,学习啦

新手

5 麦片

财富积分


050


0

主题

17

帖子

0

最佳答案
发表于 2009-10-10 07:50:42 | 显示全部楼层

回复 1# math 的帖子

我要
合家欢菊花奖

退役版主

280 麦片

财富积分



27

主题

5241

帖子

58

最佳答案
  • 关注者: 66
发表于 2009-10-10 09:01:07 | 显示全部楼层
学习一下

新手

10 麦片

财富积分


050


0

主题

20

帖子

0

最佳答案
发表于 2009-10-10 09:05:10 | 显示全部楼层

回复 1# math 的帖子

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /2 下一条

快速回复 返回顶部 返回列表