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
251 基于matlab的動態粒子群算法 
基于matlab的動態粒子群算法。普通粒子群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。在普通粒子群算法基本上通過增加敏感粒子得到一種動態粒子群算法，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
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 
終止條件：算法迭代達到預設的最大次數或全局最優值的改進小于預設閾值時，終止迭代。具體求解步驟 初始化粒子群：在三維空間內隨機生成多個粒子，每個粒子表示一條從起始點到目標點的路徑。 計算適應度值：對每個粒子，計算其路徑的適應度值，包括路徑長度和是否與障礙物相交等因素。 迭代優化： 根據速度和位置更新公式，更新每個粒子的速度和位置。
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320科技工作室 ??? 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。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
粒子群算法原理和matlab程序簡單講解（粒子群算法入門） 
對粒子群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群算法入門
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活潑可男_matlab教學 ??? 3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
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鄭一 ??? 7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 
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
基于pytorch的多目標粒子群算法 
基于pytorch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
1-05基于pytorch的多目標粒子群算法 
基于pytorch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
1-11 基于matlab的多目標粒子群算法 
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
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） 
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
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
Abaqus_Tosca結構優化詳解(從入門到精通) 
課程內容：---------------------------------------------------------------第一章-Tosca結構優化介紹第二章-基於控制算法之拓樸優化實例演練(一)-齒輪拓樸優化(基於控制算法)第三章-幾何限制與擷取優化結果實例演練(二)-齒輪拓樸優化考慮幾何限制實例演練(三)-懸臂樑拓樸優化考慮幾何限制第四章-基於廣義算法之拓樸優化
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鄭鈞 Adam ??? 6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。
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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）。
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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。
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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 
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。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
粒子濾波PF及MATLAB程序詳解視頻和輔助及正則粒子濾波RPF實時跟蹤 
主要內容包括：粒子濾波算法入門實例及數學基礎知識復習，粒子濾波在一維非線性信號跟蹤問題的應用，四種重采樣方法及其在粒子濾波的效果分析，粒子濾波與擴展及無跡卡爾曼濾波的效果對比，粒子濾波(PF)在無剛性視覺目標跟蹤問題的應用，粒子濾波(PF)在電池壽命問題中的參數估計及其壽命預測的應用，粒子濾波算法理論推導與分析，輔助粒子濾波跟蹤非線性系統及大氣下落物體，微分方程狀態變量跟蹤3自由度質量彈簧系統，正則化粒子濾波分析非線性跟蹤系統
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鄭一 ??? 8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
鋰離子動力電池壽命預測的研究進展 
Long 等利用改進的自回歸(AR)模型對鋰離子電池退化容量進行跟蹤，在模型定階時采用粒子群算法，實現對電池的壽命預測，結果具有較高的精度。
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駕駛哥 ??? 3年前
50個關鍵詞，帶你全面了解量子計算 
量子隨機游走 Quantum Random Walk 隨機游走以及馬氏鏈是一種非常強大的經典算法設計技術，被廣泛的應用到搜索問題、采樣問題以及近似估計。同樣地，量子隨機游走也為量子算法設計提供了一種一般化的框架。與經典的隨機游走不同，給定了一個圖結構，量子隨機游走算法按照量子的機制(酉變換)在圖結構上模擬粒子的行為。
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牛頓家的計算機 ??? 3年前
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