2023年3月30日 · 本文基于遗传算法和粒子群优化算法相结合的GA-PSO算法，在Shubert函数上进行了优化，并使用MATLAB进行了编程实现和测试。GA-PSO算法的优势在于克服了遗传算法和粒子群优化算法各自的不足，具备更好的全局搜索能力。最后，根据更新后的速度，更新粒子的位置。

2023年7月9日 · 粒子群优化算法（pso）是一种基于群体智能的全局优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过粒子在解空间中的迭代更新，实现最优解搜索。 该 算法 具有计算简单、易于 实现 、收敛速度快等特点，广泛应用于函数 优化 、神经网络训练、路径规划等领域。

对于机器学习中的优化算法，遗传算法 (GA)和粒子群算法 (PSO)都是基于生物界自然智慧的寻找全局最优的算法，在优化算法中占据着举足轻重的地位。 依据达尔文的进化理论：适者生存，即通过碱基对的排列组合，能得到不同的表达，而不同基因的表达，影响个体对环境的适应程度，最终由自然界来决定存活或者淘汰。 那么把此思想转化为模型就是：研究问题的变量等效为自然界中的碱基对，模型的特征即为基因的表达，而用来评价模型特征的优劣的参数，作为 适应度函数， …

2016年2月1日 · The main objective of this paper is to present a hybrid technique named as a PSO-GA for solving the constrained optimization problems. In this algorithm, particle swarm optimization (PSO) operates in the direction of improving the vector while the genetic algorithm (GA) has been used for modifying the decision vectors using genetic operators.

将GA算法和PSO算法结合，用GA算法优化PSO中的参数选择（位置 和 速度）； 并且利用遗传算法的变异操作，提高了结果的全局性，解决了PSO算法局部收敛速度过快的问题； 主要代码内容为： 1）定义INDIVIDUAL类，包含calculate_fitness函数，即要求的结果的表达式。

- 量子PSO （Quantum PSO）：基于量子力学原理，使用量子位代替传统的位置和速度，并引入量子门操作对粒子进行更新。 - PSO-GA （PSO-Genetic Algorithm）：将遗传算法和粒子群算法相结合，利用遗传算法的交叉和变异操作增加算法的搜索多样性和全局优化能力。

本文将深入探讨四种常见的智能优化算法：禁忌搜索(Tabu Search)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)以及蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)，并结合Python...

粒子群算法（pso）： 初始化粒子群，设置粒子位置、速度等参数。 计算每个粒子的适应度值。 更新粒子的位置和速度。 判断是否满足终止条件，若满足则输出最优解，否则返回步骤2。 遗传算法（ga）： 初始化种群，设置个体编码、适应度函数等参数。

Here is an implementation of a hybrid PSO-GA algorithm to solve constrained problems. In this paper, Harish Garg proposed a new algorithm by combining two well-known optimization algorithms, i.e., PSO and GA. Garg uses a penalty method approach to solve some constrained problems to evaluate his proposed algorithm.

2024年11月6日 · 本文将详细介绍基于遗传算法 - 粒子群优化 - 支持向量机（GA-PSO-SVM）算法的混沌背景下微弱信号检测方法。 这种方法结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的优点，以提高信号检测的准确性和鲁棒性。 4.1 支持向量机（SVM） 支持向量机是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。 SVM 的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，使得两类 …