粒子群優化 （PSO）
這些算法可以應用由所有實體共享的簡單規則，并能夠利用個人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎上解決優化問題。
</div><div contenteditable="false" width="100%">
在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。
2157
仿真資料吧 ??? 1年前
粒子群優化 （PSO）
在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。在這里，我們將詳細解釋這兩者： 粒子群優化 （PSO） 粒子群優化 （PSO） 是一種優化技術，其中一組潛在解決方案使用鳥類成群或魚群的社會行為來解決問題。在集群內部，每個片段都被稱為一個粒子，它有可能提供解決方案。
2315
仿真資料吧 ??? 1年前
粒子群算法PSO與MATLAB程序視頻教程動態優化及多目標優化 
主要內容包括：粒子群算法（PSO）基本概念與算法流程，粒子群算法利用MATLAB程序分析數模信號，粒子群算法6個構成要素及其選擇經驗，慣性權重改進方法及3個PSO算法對比分析，測試函數分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應用及存在問題與研究熱點，離散粒子群算法與離散二進制版粒子群算法，有約束動態慣性權重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優化問題
910 1 10
鄭一 ??? 7年前
Lumerical案例 | 基于粒子群優化的雙波段MIM濾波器引領高靈敏度檢測革新 
這些參數的初始值為后續優化提供了重要參考。粒子群優化算法的精準調控為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化MIM濾波器的傳輸特性。
2488
摩爾芯創 ??? 4月前
基于粒子群優化算法的六自由度機械臂三維空間避障規劃 
圖2 三維空間避障路徑規劃問題描述1.2 粒子群優化算法求解粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優點，非常適合用于復雜環境下的路徑規劃問題。
2409
320科技工作室 ??? 1年前
1-63基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL） 
基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
259
matlab應用與學習 ??? 1年前
常用參數自動標定算法總結（單純形，遺傳算法，貝葉斯優化算法，粒子群算法等） 
在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。
2569 1
晶體塑性有限元 ??? 1年前
1-106基于matlab的粒子群算法與 Simulink 模型之間連接的橋梁是粒子（即PID控制器參數)和該粒子對應的適應值（即控制系統的性能指標） 
優化過程如下：PSO 產生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），將該粒子群中的粒子依次賦值給 PID 控制器的參數 Kp、Ki、Kd，然后運行控制系統的Simulink 模型，得到該組參數對應的性能指標，該性能指標傳遞到 PSO中作為該粒子的適應值，最后判斷是否可以退出算法。程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
401
matlab應用與學習 ??? 1年前
63基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。 
基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。
2008
matlab應用與學習 ??? 2年前
265 基于matlab的粒子群優化分數階灰色預測模型 
基于matlab的粒子群優化分數階灰色預測模型，以誤差結果為目標進行預測，輸出多個預測結果。并輸出迭代曲線。程序已調通，可直接運行。
2098 1
matlab應用與學習 ??? 1年前
1-89基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法 
基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
241
matlab應用與學習 ??? 1年前
智能制造的核心技術之智能調度 
在調度領域中，常見的群智能優化算法有粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）、蟻群算法（ant colony optimization，ACO）等。
2675
陽普科技 ??? 3年前
汽車油箱沖壓工藝優化 
第二步， 采用PSO優化工藝窗口 在以上DOE結果的基礎上，根據確定的主次影響因素，縮小輸入變量的取值范圍，采用PSO粒子群算法或GA遺傳算法進一步優化，確定最佳的工藝窗口。
2012
C3PChina ??? 4年前
Ansys Lumerical | 用于增強現實系統的表面浮雕光柵 
對光柵進行優化，以將波長為 550 nm 的光傳輸到 -1 光柵階次。RCWA 求解器用于SRG的優化和完整的特性描述，具體包含定義仿真參數和運行仿真這兩個步驟。第 1 步：耦合光柵的優化使用內置的粒子群優化（PSO）實用程序，優化SRG的傾斜角、填充因子和光柵高度，以最大限度地提高在法向入射時 550 nm波長下S偏振的透射率。
2377 2
宇熠科技 ??? 2年前
Lumerical案例 | 基于MIM雙環諧振器的等離子體光學生物傳感器 
（二）優化方法：PSO算法與多參數平衡為同時提升傳感器靈敏度與品質因數（FOM），研究團隊采用粒子群優化（PSO）算法對結構參數進行系統優化。
2483
摩爾芯創 ??? 4月前
Lumerical 表面浮雕光柵仿真設計 
光柵將被優化為將550nm波長的光傳輸到光柵的-1級。我們將使用RCWA求解器來定義仿真參數并運行和優化仿真。步驟1：內耦合光柵的優化該步驟將使用Lumerical內置的粒子群優化（PSO）算法對SRG的傾斜角、填充因子和光柵高度進行了優化，以最大限度地將550nm波長的S偏振傳輸到-1光柵級。
2959 2
Ansys中國 ??? 2年前
無人系統群體智能及其研究進展 
歷經30余年研究與發展，群體智能研究由最初的蟻群優化算法、粒子群優化算法等群體優化算法開始發展到集群機器人、自重構機器人、無人集群等分布式群體智能系統，再由基于互聯網的群體智能理論、系統與應用發展到人機物融合的群體智能計算，概括而言，目前主要形成以下三種形態.
2194
龍騰AI技術 ??? 3年前
Zemax案例 | 基于Zemax實現AR波導全視野高均勻性設計方案 
（a）波導結構示意圖；（b）K空間分析圖圖3 基于RMG的L型光柵波導布局圖光柵優化：RCWA結合PSO的精準設計為實現理論推導的衍射效率分布，團隊采用嚴格耦合波分析（RCWA）結合粒子群優化（PSO）算法，對折疊光柵、出耦合光柵及入耦合光柵的結構進行了優化設計：1.確定光柵核心參數：選用532nm波長，HOYA-FD60W玻璃為波導基底（折射率1.817），波導厚度1mm
900
摩爾芯創 ??? 27天前
NeuroFluid: 流體仿真的人工智能新范式 
如圖2所示，NeuroFluid包含基于神經網絡的流體粒子狀態轉移模型（Particle Transition Model）和由粒子驅動的神經網絡渲染器（PhysNeRF），并將二者整合到一個端到端的聯合優化框架中。優化過程包含三個階段：1. 模擬：粒子狀態轉移模型根據初始狀態（可用立體視覺方法粗估）預測流體粒子在后續時刻的運動軌跡；2.
2786 7 5
仿真客 ??? 3年前
1-35基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型 
基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數時間序列長度 N、嵌入維數 m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進行研究，得出對其參數優化的必要性。進而在綜合考慮參數影響的基礎上，以多尺度排列熵的偏度構造目標函數，利用粒子群優化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數進行尋優，得到最優參數。程序已調試通過，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
241
matlab應用與學習 ??? 1年前
20條/頁 
13 跳至頁
技術鄰APP
工程師必備
工程師必備
- 項目客服
- 培訓客服
- 平臺客服
TOP
