基于PSO粒子群算法优化RBF网络的数据预测matlab仿真
1.算法描述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向基函数是...
一个基于matlab的标准PSO粒子群优化算法仿真
1.算法描述 在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优...
m基于改进PSO粒子群优化的RBF神经网络解耦控制算法matlab仿真
1.算法描述 智能控制的思想最早来自傅京孙教授[，他通过人机控制器和机器人方面的研究，首先把人工智能的自觉推理方法用于学习控制系统，将智能控制概括为自动控制和人工智能的结合。他认为低层次控制中用常规的基本控制器，而高层次的智能决策应该具有拟人化功能。J．M．Mendel教授进一步在空间飞行器的学习控...
m基于PSO粒子群算法的重采样算法仿真,对比随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样
1.算法描述 重采样的主要方法有随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样等。 a.随机采样是一种利用分层统计思想设计出来的，将空间均匀划分，粒子打点后会产生高集中的均匀分布区，将各分布区的粒子点进行权重累计并解算（例如求平均权重），生成若干个区间权重，使用该信息进行...
基于PSO粒子群算法的MPPT最大功率跟踪Simulink仿真,PSO采用S函数实现
1.算法描述 MPPT控制器的全称是“最大功率点跟踪”（Maximum Power Point Tracking）太阳能控制器，是传统太阳能充放电控制器的升级换代产品。MPPT控制器能够实时侦测太阳能板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使系统以最大功率输出对蓄电池充电。应用于太阳能光伏系统中...
基于PSO粒子群优化算法的TSP路径规划matlab仿真
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. ...
m基于PSO粒子群优化算法的最优样本组合策略分析matlab仿真
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的...
基于MATLAB的pso粒子群算法优化——计算样本再拟合函数最大值
1.算法概述 PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学...
m基于PSO粒子群优化的第四方物流的作业整合算法matlab仿真,对比有代理人和无代理人两种模式下最低运输费用、代理人转换费用、运输方式转化费用和时间惩罚费用
1.算法概述 粒子群优化 (PSO)算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。PSO是将群体(swarm)中的个体看作是在D维搜索空间中没有质量和体积的粒子(particle)，每个粒子以一定的速度在解空间运动，并向自身历史最佳位置pbest和邻域历史最...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集...
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