说明:粒子群优化( PSO) 算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,优势在于简单容易实现而且功能强大。
说明:粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究,最初由Kennedy和Eberhart提出,是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物,所有鸟知道自己当前位置离食物多远,那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题
说明:粒子群优化(PSO)是一种基于种群的随机优化算法
说明:粒子群聚类算法例题及其详细解析
说明:应用背景本代码包括2个自由度的光纤对准的粒子群优化方法的implemeptation,我们认为三种类型的对齐,侧,longitedunal和角度偏差,在这里我们优化耦合效率为目标函数,在我们使用的模拟和实现我的技术之间一些comparaision,MATLLAB关键技术此类型的工作用于光纤对准技术的...
说明:此代码是关于粒子群优化算法的特征选择。
说明:首先将粒子群算法应用于神经网络的训练,并采用标准的BP算法对神经网络的参数进行进一步的微调。