MATLAB粒子群算法编程实例教程

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粒子群算法
0 下载量 86 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 170KB RAR 举报
资源摘要信息:"新建文件夹 (2).rar_matlab_optimization_ourselvesiyk_slowzk2_粒子群算法" 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群捕食行为。在优化问题中，粒子群算法通过个体间的协作与竞争，引导搜索过程，以期找到问题的最优解或满意解。该算法易于实现，且计算效率高，在工程优化、人工智能、神经网络训练等领域有广泛应用。MATLAB作为一种高效的数学计算和仿真软件，提供了强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，特别适合实现粒子群算法。因此，对于初学者而言，掌握如何使用MATLAB编写粒子群算法的程序，不仅有助于深入理解算法原理，还能增强解决实际问题的能力。 文件压缩包中的具体内容解析如下： 1. wave1.avi：该文件很可能是视频文件，但以"avi"格式命名，这可能意味着它是一个与粒子群算法有关的示例视频，展示算法在某个问题上的优化过程或结果。 2. zhl_pso2.m：这应该是一个MATLAB脚本文件，文件名中的"zhl_pso2"可能指代该文件是关于粒子群算法的第二个版本或特定于"zhl"的粒子群算法实现。在MATLAB中，".m"文件表示该文件是一个脚本或函数。这个脚本文件很可能是算法的主体程序，包含了粒子群算法的核心逻辑。 3. pso_ident.m：这个文件可能是一个用于系统辨识的粒子群优化算法实现。系统辨识通常需要从输入输出数据中估计系统的动态特性，粒子群算法可以用来优化辨识过程中的参数。文件名中的"pso_ident"暗示了这一点，而".m"后缀表明它是一个MATLAB脚本或函数。 4. fun_zhl_pso2.m：通常在粒子群算法中，"fun"可能是指函数(function)的缩写。这个文件很可能包含了一个或多个用于优化的目标函数或适应度函数，这些函数是粒子群算法中个体评估和适应度计算的基础。文件名中的"zhl_pso2"表明这些函数是与上述"zhl_pso2.m"脚本配套使用的。 粒子群算法的基础知识点包括： - 粒子群优化算法的起源和发展历史； - 算法的基本概念，包括粒子、群体、个体极值与全局极值； - 算法的基本流程，包括初始化粒子位置和速度，迭代更新个体和全局最优解； - 算法参数设置，如粒子数、学习因子、惯性权重等对算法性能的影响； - 算法的应用领域和常见的问题场景； - MATLAB在粒子群算法编程中的关键函数和操作，如for循环、if语句、矩阵运算等； - 如何将粒子群算法应用于特定问题的优化，例如系统辨识、路径规划、参数优化等； - 粒子群算法的改进策略，例如动态权重调整、混合策略、自适应粒子群算法等； - 算法的局限性和可能遇到的挑战，比如陷入局部最优解、参数敏感性等。 综上，提供的资源文件不仅能够帮助初学者通过MATLAB编程实践粒子群算法，还能深入理解该算法的理论和应用背景。通过对这些文件的分析和学习，学习者能够掌握粒子群算法的设计与实现，以及如何将算法应用于解决实际问题。

Dimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rar

2011-03-27 上传
Dimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rarDimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rarDimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rarDimitri P....

gaandpsoandacoforTSP.rar_matlab 蚂蚁算法_optimization_算法_群算法_蚂蚁

2022-07-15 上传
综上所述，"gaandpsoandacoforTSP.rar_matlab 蚂蚁算法_optimization_算法_群算法_蚂蚁"这个压缩包文件中包含的资料，旨在帮助用户理解和应用这些优化算法解决TSP问题。通过www.pudn.com.txt和“各种优化算法解决TSP...

Untitled3.rar_equipmentlzg_matlab_optimization_rastrigin_粒子群Rast

2022-07-13 上传
标题中的"Untitled3.rar_equipmentlzg_matlab_optimization_rastrigin_粒子群Rast"表明这是一个关于使用MATLAB进行优化算法实现的项目，具体是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）应用于Rastrigin...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): # 初始化 Critic 网络的一些参数 self.sess = sess self.s_dim = state_dim ...

翻译这段代码class GPR: def __init__(self, optimize=True): self.is_fit = False self.train_X, self.train_y = None, None self.params = {"l": 2, "sigma_f": 1} self.optimize = optimize def fit(self, X, y): # store train data self.train_X = np.asarray(X) self.train_y = np.asarray(y) # hyper parameters optimization def negative_log_likelihood_loss(params): self.params["l"], self.params["sigma_f"] = params[0], params[1] Kyy = self.kernel(self.train_X, self.train_X) + 1e-8 * np.eye(len(self.train_X)) loss = 0.5 * self.train_y.T.dot(np.linalg.inv(Kyy)).dot(self.train_y) + 0.5 * np.linalg.slogdet(Kyy)[ 1] + 0.5 * len(self.train_X) * np.log(2 * np.pi) return loss.ravel() if self.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.params["l"], self.params["sigma_f"]],bounds=((1e-4, 1e4), (1e-4, 1e4)),method='L-BFGS-B') self.params["l"], self.params["sigma_f"] = res.x[0], res.x[1] self.is_fit = True def predict(self, X): if not self.is_fit: print("GPR Model not fit yet.") return X = np.asarray(X) Kff = self.kernel(self.train_X, self.train_X) # (N, N) Kyy = self.kernel(X, X) # (k, k) Kfy = self.kernel(self.train_X, X) # (N, k) Kff_inv = np.linalg.inv(Kff + 0.5e-3 * np.eye(len(self.train_X))) # (N, N) mu = Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(self.train_y) cov = Kyy - Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(Kfy) return mu, cov def kernel(self, x1, x2): dist_matrix = np.sum(x1 ** 2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2 ** 2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return self.params["sigma_f"] ** 2 * np.exp(-0.5 / self.params["l"] ** 2 * dist_matrix)

2023-03-25 上传
在初始化函数中，self.is_fit被赋值为False，self.train_X和self.train_y被赋值为None，self.params被赋值为{"l": 2, "sigma_f": 1}，self.optimize被赋值为传入的参数optimize。 在适应函数中，传入参数为X和y，...

def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

2023-06-01 上传
这段代码实现了粒子群优化算法（PSO），用于优化一个目标函数的最优解。 首先，在 `__init__()` 方法中，将输入参数 `parameters` 解析为迭代的代数 `NGEN`、种群大小 `pop_size`、变量个数 `var_num` 和变量的约束...

粒子群算法python实现

2023-10-08 上传
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种群体智能算法，用于寻找多维空间中的最优解。下面是粒子群算法的python实现： ```python import random class Particle: def __init__(self, dim, minx, ...

class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置

2023-06-02 上传
这段代码实现了一个粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的类。在初始化函数中，首先解析传入的参数，包括迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、变量的个数var_num以及变量的约束范围。然后，声明了一...

nuxt项目去除源代码中的window.__NUXT__

2023-04-05 上传
config.optimization.splitChunks.cacheGroups.commons.minChunks = 2 } } }, // ... } ``` 这段代码会将nuxt的客户端代码分割成多个块，并将共用的代码提取到一个名为commons的块中。这样，window.__NUXT__就...

Nesterov Accelerated Gradient Descent A variant of Stochastic Gradient Descent also considers the penultimate update to include more statistics for optimization: 𝜃̃ =𝜃+𝑣old⋅𝑚𝑡𝑚 𝑣=𝑣old⋅𝑚𝑡𝑚+𝜂⋅(−∂𝐿(𝜃̃ )∂𝜃) 𝜃=𝜃̃ Help me complete the following code based on the above question class NAGD(Optimizer): def __init__(self, params, lr=0.2, momentum=0.9) -> None: super().__init__(params, {'lr': lr, 'momentum': momentum}) self.lr = lr # maybe you need some more code here def step(self): with torch.no_grad(): for i, p in enumerate(self.param_groups[0]['params']): if p.grad is not None: # update parameters ...

2023-06-12 上传
Here is the completed code for Nesterov Accelerated Gradient Descent: ``` class NAGD(Optimizer): def __init__(self, params, lr=0.2, momentum=0.9) -> None: super().__init__(params, {'lr': lr, '...
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