优化求解

一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。

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一、简介 粒子群优化多目标搜索算法 二、源代码 三、运行结果 四、备注 版本：2014a

一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法

一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得

一、简介 1 原理 海鸥是遍布全球的海鸟，海鸥种类繁多且大小和身长各不相同。 海鸥是杂食动物，吃昆虫、鱼、爬行动物、两栖动物和蚯蚓等。 大多数海鸥的身体覆盖着白色的羽毛，经常用面包屑来吸引鱼群， 用脚

一、简介 飞饿扑火优 化 算 法 ( Moth-flame optimization algorithm，MFO) 是Seyedali Mirjalili等于2015年提出的一种新型智能优化算法[1]

一、简介 象群优化算法（Elephant Herding Optimization, EHO）是 Wang 等人于2016 年提出了一种新的群体智能优化算法，用于解决全局无约束优化问题，它源于自然界中

一、简介 受到烟花在夜空中爆炸产生火花并照亮周围区域这一自然现象的启发，北大教授谭营在2010年提出了烟花算法(Fireworks Algorithm，FWA)[1]。在该算法中，烟花被看作为最优化问

一、简介 人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 20

一、简介 2014 年 段 海 滨 教 授 通 过 归 纳 总 结 ， 提 出 鸽 群 算 法（Pigeon-inspired Optimization PIO），PIO 是模拟鸽子归巢行为而设计出来

一、简介 2006年，Mehrabian等提 出 了一种新 颖 的 智 能 优 化 算 法—入 侵 杂 草 优 化 算 法（Invasive Weed Optimization,IWO)．该算法模拟杂

1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． ...

1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． ...

最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方...

1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于...

% The fixed generation is considered as termination condition.% the handles of the initialization, cost, and feasibility functions.% Display...

1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． ...

cMin=0.GrassHopperPositions(:,i)=(GrassHopperPositions(:,i).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub'.*Flag4ub+lb'.index=RouletteWheelSelection(1.c=cMax-it...

plot(position_history(k1,k2,1),position_history(k1,k2,2),'.plot(Target_pos(1),Target_pos(2),'.disp('GOA is now estimating the global optimum...