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粒子群算法工具箱

资 源 简 介

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来,提供给用户的为算法的可调参数,用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值),并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度,Max_V)等,即可自行优化。关键技术与遗传算法相比,PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等),因而其通用性极强,对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤: 1) 在Matlab中设置工具箱的路径; 2) 定义待优化函数; 3) 调用PSO算法的核心函数:pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键,用户需要根据自己的需要设置好参数,可使算法极快收敛。

文 件 列 表

粒子群算法工具箱
testfunctions
nnet
hiddenutils
A Particle Swarm Optimization (PSO) Primer.pdf
DemoPSOBehavior.m
goplotpso.m
goplotpso4demo.m
pso_Trelea_vectorized.m
PSO工具箱使用简介.doc
ReadME.txt
test_func.m
test_main.m
说明.docx

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