PSO

基于粒子群优化算法（PSO）的Matlab、Python、Java、C++四种仿真实现（附上完整仿真源码）

PSO（Particle Swarm Optimization）是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等动物的集体行为，通过群体智能的方式来解决优化问题。PSO算法最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出，近年来得到了广泛的应用。本文将介绍PSO算法…

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比目录时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比效果一览基本描述程序设计参考资料效果一览基本描述 MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比。 1.Matlab实现PSO-BiLSTM和BiLSTM…

PSO粒子群优化算法优化二元函数可视化

粒子群优化算法 PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照…

PSO：粒子群优化算法【概念||对比||代码】

文章目录1 概念2 粒子群算法分析2.1 问题抽象2.2 更新规则3 粒子群算法的流程图和伪代码4 举个例子5 代码1 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。…

基于粒子群优化算法(PSO)的特征选择

相关文章： 粒子群优化算法(原理)粒子群优化算法(实战)使用粒子群优化聚类(实战) 1 理论许多优化问题设置在一个特征空间，该空间中的变量是离散的，具有定性的差异以及量级差异。典型的例子：求离散元素排序或安排的问题&#xff0…

【Matlab】PSO优化（单隐层）BP神经网络

上一篇博客介绍了BP-GA：BP神经网络遗传算法(BP-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值，本篇博客将介绍用PSO（粒子群优化算法）优化BP神经网络。 1.优化思路 BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定&#…

【Matlab智能算法】PSO优化（单隐层）BP神经网络算法

上一篇博客介绍了BP-GA：BP神经网络遗传算法(BP-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值，本篇博客将介绍用PSO（粒子群优化算法）优化BP神经网络。 1.优化思路 BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定&#…

参数优化多尺度排列熵算法

目录一、多尺度排列熵原理 1.1 排列熵（PE） 1.2 多尺度排列熵（MPE） 1.3 参数对MPE的影响二、参数优化方法 2.1 遗传算法（GA） 2.2 粒子群优化算法（PSO） 2.3 多作用力粒子群优…

基于粒子群优化算法(PSO)的超参数调优(分类模型)

相关文章： 粒子群优化算法(原理)粒子群优化算法(实战)使用粒子群优化聚类(实战)基于粒子群优化算法的特征选择 1 GlobalBestPSO() 函数简介 PSO 超参数调优采用的是 pyswarm 包中的 GlobalBestPSO()： class pyswarms.single.global_best.GlobalBestPSO(…