Matlab粒子群算法（PSO）优化程序——调整权重、改进学习因子…
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 …
粒子群算法（PSO）关于参数w的一些改进方法 - wei客 - 博客园
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 …
ADE后仿真问题 - Analog/RF IC 设计讨论 - EETOP 创芯网论坛 (原 …
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
第五十一弹——天牛群优化算法&&三杆桁架优化设计问题 - 知乎
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 …
PSO算法的w参数改进方法-CSDN博客
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 …
求一个无功优化的matlab源程序？ - 知乎
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 ...
用Python实现粒子群算法（PSO） - 梵蒂冈宝石 - 博客园
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 …
粒子群算法（PSO）关于参数w的一些改进方法 - CSDN博客
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 …
c1 = 1.49445;%学习因子 c2 = 1.49445;%学习因子 wmax=0.9;%惯性因子最大值 wmin=
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 …
解决ADEL模拟器中模型尺寸错误的14种方法！错误修正技巧！
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。