蜂群算法粒子群算法-搜答案-搜搜考试网

不同的算法使用不同的应用领域,哪有单纯说哪个更好的.

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助functiony=fun(x)y=-20

启发式算法实际上就是针对具体问题,加入了人的经验的最优求解算法.不同的问题,有不同的启发规则.遗传算法、粒子群算法这一类算法某种程度上可以归为启发式算法.因不同的问题,实现遗传算法和粒子群算法的方法与

kmeans 给出的是150个样本的聚类后所属类别.你的样本是150*20的,也就是说,样本个数150,维数20.用粒子群做聚类的方法是,采用粒子群迭代的方法优化得到N个最优位置,这N个位置

优点：搜索速度快、效率高,算法简单,适合于实值型处理.缺点：对于离散的优化问题处理不佳,容易陷入局部最优

《粒子群算法及应用》著者纪震,廖惠连,吴青华科学出版社2009列举了十几个应用的方面,而且还有下面的分支应用,并有详细的说明和介绍

有目标函数就能直接计算适应值啊

粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟

蚁群算法和蜂群算法属于进化算法没有问题,都是源于对生物种群的进化机制的模拟差分进化算法也是基于种群进化的智能算法,这个不清楚属于进化算法是否合适量子进化算法没接触过,不过如果是模拟量子运动,更类似模拟

时间复杂度、空间复杂度、稳定性、求解精度等等再问：能够解释的更清楚一些吗？再答：就是比较求解时间、所占内存、是否稳定、解的质量等

Y=abs(u2-U2)/abs(u2);

转载请注明：来自百度知道——小七的风首先说,标准的粒子群算法是通过控制权重系数ω的线性下降来使得种群收敛的,从收敛图上看,如果在多次迭代后（比如100次迭代后）如果最优粒子的适应度值不再变化即认为此时

遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题.粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销

第一,算法规则简单,容易实现,在工程应用中比较广；第二,收敛速度快,且有很多措施可以避免陷入局部最优；第三,可调参数少,并且对于参数的选择已经有成熟的理论研究成果,见Eberhart的论文.

在神经网络实例30里面有详细介绍

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

BP%%清空环境变量clcclear%%训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号loaddata1c1loaddata2c2loaddata3c3loaddata4c4%四个特征信号矩阵合成一个

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