粒子群 算法 （ Particle Swarm Optimization, PSO）在应用的过程中主要调整权重，学习因子，才能对解决的问题有所针对性。 下面有6种调整权重和学习因子： Shi.Y认为较大的权重惯性有利于全局搜索，较小的权重有利于局部搜索，他提出的线性递减权重刚好满足这样的需求。 一般而言， k为当前迭代次数，T为最大迭代次数。 fit(j)=A11_01(x(j,:)); for m=1:n. v(m,:)=w*v(m,:) + c1*rand*(pbest(m,:)-x(m,:)) + c2*rand*(gbest-x(m,:)); w=ws-(ws-we)*(i/K); v(m,find(v(m,:)< …

2018年12月3日 · 以上四种w的改进方法各有千秋；请读者以自身要求去选择相应的方法，除此之外，还有很多其它对于w的改进。 不过，现在比较主流的给c1，c2,w建立一个相应的关系，通过c1或者c2的值来控制w的变化。 【推荐】还在用 ECharts 开发大屏？ 试试这款永久免费的开源 BI 工具！ · 一个奇形怪状的面试题：Bean中的CHM要不要加volatile？ · 一个费力不讨好的项目，让我损失了近一半的绩效！ · DeepSeek “源神”启动！ 「GitHub 热点速览」

2012年2月29日 · instance length or width does not fit the given lmax-lmin or wmax-wmin range for any model in the 'pch' group在ADE进行后仿真出现这个问题。 在tsmc035工艺下跑的

该算法由中国海洋大学的Tiantian Wang等人与2019年提出，主要通过将个体拓展为团体的方式对天牛须算法进行改编，以此提升算法的优化性能。 在自然界中，大多数昆虫有一个不断变化的化学感觉系统，可以感知各种环境刺激并指导它们的行为。 昆虫的触角是重要的化学受体，主要用来提供嗅觉和触觉，有些甚至具有听觉功能。 它们可以帮助昆虫交流、寻找异性、寻找食物和选择产卵地点： 想必大家在生活中都见过天牛，我觉得可以这样形容他：白点长须翩翩舞，梭身黑甲 …

2019年1月24日 · 以上四种w的改进方法各有千秋；请读者以自身要求去选择相应的方法，除此之外，还有很多其它对于w的改进。 不过，现在比较主流的给c1，c2,w建立一个相应的关系，通过c1或者c2的值来控制w的变化。 文章浏览阅读2.3k次，点赞3次，收藏18次。 一)线性递减function [xm,fv] = PSO_lin (fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D)format long;% fitness学习函数% c1学习因子1% c2学习因子2% wmax惯性权重最大值% wmin惯性权重最值小% M最大迭代次数% D搜索空 …

wmax=0.9; %惯性权重. wmin=0.4; popmax=[1.1 8 5]; %发电机节点电压、变压器分接头、电容器投入组数上限 ...

2021年2月5日 · 粒子群算法是一种基于鸟类觅食开发出来的优化算法，它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。 From 《An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network》 PSO算法的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡，这在很大程度上依赖于算法的控制参数，包括粒子群初始化、惯性因子w、最大飞翔速度 和加速常数与等。 PSO算法具有以下优点： 不依赖于问题信息，采用实数求解，算法通用性强。 需要调整的参数少，原理 …

2018年12月3日 · 以上四种w的改进方法各有千秋；请读者以自身要求去选择相应的方法，除此之外，还有很多其它对于w的改进。 不过，现在比较主流的给c1，c2,w建立一个相应的关系，通过c1或者c2的值来控制w的变化。 文章浏览阅读2.3k次。 (一)线性递减function [xm,fv] = PSO_lin (fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D)format long;% fitness学习函数% c1学习因子1% c2学习因子2% wmax惯性权重最大值% wmin惯性权重最值小% M最大迭代次数% D搜索空间维数% N初始化 …

WMIN 和 WMAX：是惯性权重的最小值和最大值，惯性权重控制着粒子在搜索过程中的全局探索与局部搜索的平衡。 5. VMAX：表示粒子速度的最大值，限制了粒子的移动范围，防止粒子速度过大导致失控。 6. r1 和... 2. **c1** 和 **c2**: 分别代表个人学习因子和个人社交因子，在标准粒子群优化算法中，它们影响着粒子的速度更新。 在这里，c12 和 c22 分别对应这两个参数。 3. **ckmax**: 这个参数可能表示混沌迭代的次数或... - 定义了一些全局变量，如：输入层（indim）、隐藏 …

2023年3月30日 · 2、调整实例尺寸：根据错误信息中给出的 Lmax、Lmin、Wmax 和 Wmin 的值，尝试减小模型实例的长度和/或宽度，以使其适合允许的范围内。