粒子群優化 （PSO）
在這里，我們將詳細解釋這兩者：
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粒子群優化 （PSO）
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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。
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仿真資料吧 ??? 1年前
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。
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320科技工作室 ??? 1年前
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。 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。
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仿真資料吧 ??? 1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。
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摩爾芯創 ??? 4月前
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。
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晶體塑性有限元 ??? 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 
算法分析背包問題第九章 ?基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題第十章 ?基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優化問題第十一章 ?基于敏感粒子的動態粒子群算法尋找雙峰動態函數最優值第十二章 ?多目標背包優化問題用多目標粒子群算法求解第十三章 ?網絡流傳與正版粒子群算法工具箱PSOt應用第十四章 ?MATLAB自帶算法命令與約束CPSO工具箱詳解第十五章 ?約束CPSO工具箱編程應用及各種類型程序
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鄭一 ??? 7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。
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matlab應用與學習 ??? 1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。
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matlab應用與學習 ??? 2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。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
CFD前處理：網格變形 
平滑粒子流體動力學 (SPH) 流體由一組離散的移動粒子表示，并且進行內核近似以在任何給定點插入粒子屬性。
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Cadence CFD學習 ??? 3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。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
基于matlab求解二維非穩態對流擴散反應問題 
);p=dof_constrained;f_aus=1:N;p_aus=zeros(1,N);p_aus(p)=p;f=f_aus-p_aus;f=find(f);A_ff=A(f,f);A_fp=A(f,p);A_pf=A(p,f);A_pp=A(p,p);end?? 運行結果? 參考文獻[1]陳亞文,鄒學文.二維非穩態對流擴散方程反問題的混沌粒子群算法
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Matlab心得交流 ??? 2年前
CFDPro顆粒流仿真 | 基于拉格朗日粒子追蹤方法，模擬復雜顆粒的流動現象 
顆粒流模擬仿真模塊ParticlePro為積鼎科技自主研發的顆粒流模擬模塊，該模塊是基于拉格朗日粒子追蹤方法，專為解決復雜顆粒流動現象而設計，可用于發動機吸雨吸雹、發動機葉片顆粒流、微小粒子撞擊損傷等應用場景的仿真分析。 拉格朗日粒子追蹤支持顆粒間的直接碰撞模型，考慮顆粒間的彈性碰撞、摩擦力等相互作用，以模擬顆粒群的集體行為。
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積鼎CFD流體仿真模擬 ??? 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。
2009
matlab應用與學習 ??? 2年前
電化學儲能電站模型實測及仿真分析 
在參數辨識領域，遺傳、粒子群、狼群等各類智能算法應用得較多，本質都是反復迭代計算，通過有策略地調整參數以盡快獲得滿足迭代目標的結果，本文選用粒子群算法進行參數辨識。儲能控制系統參數辨識基本流程如下。
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我是小能 ??? 2年前
36基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD 
基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2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。
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宇熠科技 ??? 2年前
1-36基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化 
基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。單個30，打包150。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1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。
2013
C3PChina ??? 4年前
如何分析夾雜在金屬液中的微小氣泡 
這一技術的核心就是把氣體的體積轉換成質量并賦在每個節點上，我們稱為質量粒子。這些質量粒子可以合并、分裂和移動，也可以通過排氣系統排出整個系統。如果定義得當，該質量粒子能夠準確地模擬氣泡的特征。更具體地，當氣泡變得小于元件尺寸并且體積消失時，質量粒子并不會消失，它們可以存儲在消失區域的相應節點上，并伴隨金屬液體的移動而移動。但由于其阻力和浮力，它也可以偏離金屬流動的路徑。
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C3PChina ??? 3年前
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