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基于matlab的動(dòng)態(tài)粒子群算法。普通粒子群算法無(wú)法感知外界環(huán)境的變化，在外界環(huán)境發(fā)生改變時(shí)無(wú)法實(shí)時(shí)進(jìn)行響應(yīng)，因而缺乏動(dòng)態(tài)環(huán)境尋優(yōu)能力。在普通粒子群算法基本上通過(guò)增加敏感粒子得到一種動(dòng)態(tài)粒子群算法，該算法通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算敏感粒子的適應(yīng)度值從而感知外界環(huán)境的變化，當(dāng)外界環(huán)境的變化超過(guò)一定的閾值時(shí)算法以按一定比例更新速度和粒子的方式進(jìn)行相應(yīng)，從而具有動(dòng)態(tài)環(huán)境尋優(yōu)的功能。

</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(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。

本項(xiàng)目針對(duì)上述的流域隱患，依托以數(shù)值仿真模擬技術(shù)為主的數(shù)字孿生技術(shù)底座，研究建立水庫(kù)群降雨-來(lái)水預(yù)報(bào)-水庫(kù)群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度-調(diào)度結(jié)果統(tǒng)一的創(chuàng)新型聯(lián)合預(yù)報(bào)調(diào)度體系。

通過(guò)上述步驟，粒子群優(yōu)化算法可以有效求解三維空間內(nèi)的機(jī)械臂避障路徑規(guī)劃問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑規(guī)劃，并確保路徑不與障礙物相交。最終，筆者基于上述的粒子群優(yōu)化算法編寫(xiě)了MATLB代碼，其三維避障路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。在這里，我們將詳細(xì)解釋這兩者： 粒子群優(yōu)化 （PSO） 粒子群優(yōu)化 （PSO） 是一種優(yōu)化技術(shù)，其中一組潛在解決方案使用鳥(niǎo)類(lèi)成群或魚(yú)群的社會(huì)行為來(lái)解決問(wèn)題。在集群內(nèi)部，每個(gè)片段都被稱(chēng)為一個(gè)粒子，它有可能提供解決方案。

在本推文中介紹四類(lèi)常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)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(yōu)化ego方案。單純形方案實(shí)現(xiàn)最簡(jiǎn)單，適用于少參數(shù)，更窄的初始區(qū)間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數(shù)更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類(lèi)方案的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為EGO使用代理模型（如高斯過(guò)程回歸）來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)，極大減少了實(shí)際函數(shù)評(píng)估次數(shù)。

粒子群優(yōu)化算法的精準(zhǔn)調(diào)控為突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法對(duì)濾波器尺寸進(jìn)行全局優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，PSO算法的目標(biāo)函數(shù)被設(shè)計(jì)為優(yōu)化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長(zhǎng)λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長(zhǎng)。

<p>施加螺栓或螺栓群的預(yù)拉力，是鋼結(jié)構(gòu)精細(xì)化有限元模擬的重要步驟。ABAQUS中常用的螺栓軸力施加方法有螺栓載荷法、降溫法和過(guò)盈裝配法。然而同學(xué)們對(duì)這三種方法的應(yīng)用場(chǎng)景通常不太清晰，進(jìn)而面對(duì)繁雜的螺栓群模擬望而卻步。今天喵星人就帶著大家一起看看這三種方法都有什么使用要點(diǎn)吧！

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基于matlab的知識(shí)遷移的蟻群參數(shù)選擇算法。通過(guò)構(gòu)建圖實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自主映射。通過(guò)設(shè)置二維障礙物，隨機(jī)生成目標(biāo)任務(wù)參數(shù)，通過(guò)蟻群算法進(jìn)行路徑尋優(yōu)。輸出路徑尋優(yōu)結(jié)果。可自由設(shè)置路徑起始位置。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab的蟻群算法路徑尋優(yōu)的GUI實(shí)例程序代碼，通過(guò)MATLAB GUI框架編寫(xiě)，生動(dòng)形象逼真， 很好的詮釋了蟻群算法的原理。可主動(dòng)輸入優(yōu)化方法的參數(shù)，包括地圖和測(cè)試數(shù)據(jù)，可輸出路徑結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。