自适应粒子群算法
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自适应粒子群算法
自适应粒子群算法，自适应粒子群算法，在普通的粒子群算法里面加入了熵和平均粒距的概念，收敛速度大大提高，而且不容易陷入局部最优，能更有效的解决复杂问题。 -
改进的粒子群算法--自适应粒子群算法
改进的粒子群算法--自适应粒子群算法，在普通的粒子群算法里面加入了熵和平均粒距的概念，收敛速度大大提高，而且不容易陷入局部最优，能更有效的解决复杂问题。 -
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自适应粒子群算法
自适应粒子群算法，加入参数即可运行。 wmax = 0.9; %最大速度限制 wmin = 0.01; %最小速度限制 itmax = 100; %最大迭代次数 c1 = 2; %学习因子 c2 = 2; W=(wmax-wmin)/itmax; %W为权重 初始化粒子群各粒子初始位置与速度 xmin = -3; %参数最小值 xmax = 3; %参数最大值 N = 100; %粒子数 D = 2; %参数个数 t = 0.01 -
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