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基于MATLAB的混合粒子群算法研究

时间:2019-09-19 20:58来源:毕业论文
分析混合粒子群算法的基本特征,了解基本混合粒子群算法。以上的研究内容都会以MATLAB为实验平台实现并改善实验结果

摘要:生物群体在自然界的进化中不断完善和发展,这是一个不断循环并且优化的过程。在迅猛发展的计算机技术时代,人们借鉴了这一生物进化过程,将它在计算机上模拟实现,创新新的优化计算方法,并且还将它们运用到例如生产调度问题、自动控制、机器人学、图像处理和机器学习等复杂的工程领域中。本次的研究课题内容混合粒子群算法就是以模拟自然进化为思想源泉,主要研究了混合粒子群算法在函数优化领域的运用,从优化简单测试函数入手,分析混合粒子群算法的基本特征,了解基本混合粒子群算法。以上的研究内容都会以MATLAB为实验平台实现并改善实验结果。39293
毕业论文关键词: 混合粒子群算法;MATLAB
Hybrid Particle Swarm Algorithm Research Based on MATLAB
Abstract: Biological communities in the developing and perfecting in the evolution of nature, it is a cycle and optimize the process. In the era of rapid development of computer technology, people borrowed from the biological evolution process, and put it on the computer simulation implementation, innovative new optimization calculation method, and they will also be applied to such as production scheduling problem, automatic control, robotics, complicated engineering fields such as image processing and machine learning. The content of the research topic of hybrid particle swarm optimization (pso) algorithm is to simulate the natural evolution is the source of thought, mainly studies the hybrid particle swarm optimization (pso) algorithm used in the field of function optimization, from simple optimization test function, analysis of the basic characteristics of the hybrid particle swarm optimization (pso) algorithm, know basic hybrid particle swarm optimization (pso) algorithm. The above research contents in MATLAB as the experiment platform to realize and improve the result of the experiment

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KeyWords:Hybrid PSO;MATLAB
  目  录
1 绪论    1
1.1 概述    1
1.2粒子群的发展历史与研究现状    2
1.2.1粒子群算法的产生与发展    2
1.2.2粒子群算法的研究现状    2
1.3 课题的研究意义及目的    3
1.4 本文的内容安排    3
2粒子群算法    3
2.1粒子群算法的原理和流程    3
2.2 粒子群MATLAB参数编码    5
2.3 粒子群初始化    6
2.4 粒子速度更新    6
2.5 粒子更新位置    7
3混合粒子群算法    7
3.1 混合粒子群的基本原理    7
3.2 基于自然选择的算法    7
1、算法原理    7
3.3 基于杂交的算法    10
3.4基于模拟退火的算法    13
4总结和展望    16
致谢    17
参考文献    18
1 绪论
1.1 概述
伴随着生产、经济和技术的不断发展,全球已经进入了信息化时代。各国之间的较量也就是科学技术的较量。要想立足全球,必须有过硬的经济实力和技术实力,这就需要各行各业都必须是低投入、高回报,怎样才能做到这些呢?这实际上就是一个如何进行优化的问题。优化是一个人们普遍理解和接受的概念,也就是人们按理性行为从事,总希望把它做好,做出效率,做出效益。但是在实际中,大多数问题是非线性甚至是不可微的,传统的优化方法是不能够解决的。

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许多研究者把目光投向了广阔的大自然,认识到自然界的演化过程本身就是一个学习与优化的过程,把生物学进化的一些基本概念和机理应用到工程问题的研究中。自然界依据“适者生存”这一基本原则,就能保持整个自然界处于“平衡"状态。受自然界生物规律的启迪,根据其原理,模仿求解问题的算法,这就是仿生学。利用仿生原理进行设计(包括设计算法),这就是智能计算的思想。 基于MATLAB的混合粒子群算法研究:http://www.lwfree.cn/tongxin/20190919/39581.html
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