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帖子 251 基于matlab的動態粒子算法
基于matlab的動態粒子算法。普通粒子算法無法感知外界環境的變化,在外界環境發生改變時無法實時進行響應,因而缺乏動態環境尋優能力。在普通粒子算法基本上通過增加敏感粒子得到一種動態粒子算法,該算法通過實時計算敏感粒子的適應度值從而感知外界環境的變化,當外界環境的變化超過一定的閾值時算法以按一定比例更新速度和粒子的方式進行相應,從而具有動態環境尋優的功能。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
251 基于matlab的動態粒子群算法
帖子 粒子優化 (PSO)
</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優化器 (PSO) 和蟻優化器 (ACO)。
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仿真資料吧 ??? 1年前
帖子 基于粒子優化算法的六自由度機械臂三維空間避障規劃
路徑輸出:算法迭代終止后,輸出全局最優粒子所代表的路徑,即為從起始點到目標點的最優避障路徑。通過上述步驟,粒子優化算法可以有效求解三維空間內的機械臂避障路徑規劃問題,實現從起始點到目標點的最短路徑規劃,并確保路徑不與障礙物相交。最終,筆者基于上述的粒子優化算法編寫了MATLB代碼,其三維避障路徑規劃實驗結果如圖3所示。
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320科技工作室 ??? 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
帖子 粒子優化 (PSO)
在眾多的群體智能算法中,最常用的兩種算法是粒子優化器 (PSO) 和蟻優化器 (ACO)。在這里,我們將詳細解釋這兩者: 粒子優化 (PSO) 粒子優化 (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。
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仿真資料吧 ??? 1年前
視頻 1-106基于matlab的粒子算法與 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(可以是初始化粒子,也可以是更新后的粒子),將該粒子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
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)
視頻 粒子算法原理和matlab程序簡單講解(粒子算法入門)
粒子原理和對應的代碼進行了詳細講解看完基本可以實現粒子算法入門
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活潑可男_matlab教學 ??? 3年前
粒子群算法原理和matlab程序簡單講解(粒子群算法入門)
帖子 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
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)
帖子 Lumerical案例 | 基于粒子優化的雙波段MIM濾波器引領高靈敏度檢測革新
粒子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。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λ處的傳輸率, 和 分別代表通帶和截止帶波長。
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摩爾芯創 ??? 4月前
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
視頻 粒子算法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:粒子算法(PSO)基本概念與算法流程,粒子算法利用MATLAB程序分析數模信號,粒子算法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,測試函數分析粒子算法的搜索性能,粒子算法應用及存在問題與研究熱點,離散粒子算法與離散二進制版粒子算法,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算法分析旅行商問題,基于交換序的粒子算法再求解旅行商優化問題
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鄭一 ??? 7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
帖子 Wolfram 語言|由靜止粒子產生的子粒子粒子的平均速度研究
模型:在無窮大的三維空間中放入無數多點粒子。這些粒子的速度大小都是 c、方向在三維空間均勻分布,并且它們之間沒有相互作用。本文的研究對象是這些粒子及它的一個子集,這個子集相對于總體粒子具有速度 u。
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墨光科技 ??? 3年前
Wolfram 語言|由靜止粒子群產生的子粒子群中粒子的平均速度研究
帖子 基于pytorch的多目標粒子算法
基于pytorch的多目標粒子算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通,可以直接運行,標價為程序價格,不包含售后。程序保證可直接運行。
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explicit ??? 2年前
基于pytorch的多目標粒子群算法
視頻 1-05基于pytorch的多目標粒子算法
基于pytorch的多目標粒子算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通,可以直接運行。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
1-05基于pytorch的多目標粒子群算法
視頻 1-11 基于matlab的多目標粒子算法
基于matlab的多目標粒子算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通,可以直接運行。PS:程序運行視頻見https://gf.bilibili.com/item/detail/1103082078 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
1-11 基于matlab的多目標粒子群算法
帖子 11基于matlab的多目標粒子算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后
基于matlab的多目標粒子算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通,可以直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
11基于matlab的多目標粒子群算法,MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿,算法運行結束后
帖子 265 基于matlab的粒子優化分數階灰色預測模型
基于matlab的粒子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 ??? 1年前
265 基于matlab的粒子群優化分數階灰色預測模型
視頻 1-89基于matlab的人工蜂群和粒子混合優化的路徑規劃算法
基于matlab的人工蜂群和粒子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
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
視頻 粒子優化(PSO)、蟻優化(ACO)、遺傳算法(GA)、進化策略(ES)和基于概率的增量學習(PBIL)
粒子優化(PSO)、蟻優化(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
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)
帖子 用 Wolfram 語言分析隨機運動粒子的角速度分布
給定一定數量的粒子(假設它們在球形空間均勻分布),使得它們具有相同的速度大小(假設為 c)并且在三維空間中隨機運動。這樣,在一定時間內它們的運動分量會產生圍繞它們整體質心的旋轉效應。
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墨光科技 ??? 3年前
用 Wolfram 語言分析隨機運動粒子群的角速度分布
帖子 激光粒度儀:你真的看懂了“粒度及粒度分布”報告了嗎?
頻率分布表示各個粒徑的粒子在全體粒子中所占的百分數(微分型);累積分布表示小于(pass)或大于(on)某粒徑的粒子在全體粒子中所占的百分數(積分型)。百分數的基準可用個數基準、質量基準、面積基準、體積基準、長度基準等。不同基準的粒度分布理論上可以互相換算。
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國高材高分子材料產業創新中心 ??? 1年前
激光粒度儀:你真的看懂了“粒度及粒度分布”報告了嗎?
帖子 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,以模擬顆粒的集體行為。
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積鼎CFD流體仿真模擬 ??? 1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
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