大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 第2章 标准粒子群算法（PSO） 2.1 粒子群算法思想的起源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是...当 时，式(2-3)与式(2-1)完全一样，表明带惯性权重的粒子群算法是基本粒子群算法的扩展。...随算法迭代次数的变化公式为: (2-5) 其中， , 分别表示 的最大值和最小值，t表示当前迭代步数， 表示最大迭代步数，通常取 , . 2.6 带收缩因子的粒子群算法（PSO-X）...、惯性权重线减粒子群算法，带收缩因子粒子群算法输出结果 函数 PSO PS0-W PSO-X 单峰 函数 最优值 0.0021（好解） 2.56E-05（好解） 2.45E-04（好解） 均值 0.0233...，所以我们可以得出惯性权重线减粒子群算法，带收缩因子粒子群算法改进的效果意义不大，算法没有本质上的改变，精度也无法提高很多。
–即哪些参数你跑出的结果比较好就选择哪些参数。...算法流程 标准PSO算法代码 function [xm,fv]=Pso(N,c1,c2,w,M,D) %c1:自我学习因子 %c2:社会学习因子 %w:惯性权重 %N:种群数量` %M:最大迭代次数...下面是两个维度跑出来的结果 1、标准PSO算法： 2、改进的二阶振荡PSO算法: 在低维度上这两个算法没有太大差别，改进的算法速度上要稍微快一点。...1、这是标准PSO算法跑出的结果： 很明显这并没有达到最优值，只是一个局部最优。 2、改进的PSO算法： 可以看到改进的算法的结果在100维下依旧不错，而且很快。...最后如果找出我的错误请告诉我，我会及时改正的。
通过编写相应的代码，可以方便地实现PSO算法并应用于各种优化问题。例如，在MATLAB中，可以通过以下步骤实现基本的PSO算法： 初始化：生成初始粒子群，并赋予初始速度。...粒子群优化算法（PSO）在多目标优化问题中的应用案例非常广泛，以下是一些具体的应用实例： 工程设计：多目标粒子群优化算法（MOPSO）被广泛应用于工程设计领域。...非线性优化问题：针对一些复杂的非线性多目标优化问题，改进的多目标粒子群优化算法能够有效处理这些问题，并取得了满意的优化效果。 带约束的优化问题：在实际工程中，很多优化问题都带有各种约束条件。...通过改进的多目标粒子群优化算法，可以更好地解决这些带约束的多目标优化问题。...实例仿真： 通过实例仿真，可以更好地理解粒子群优化算法的应用。例如，本文将介绍如何在MATLAB中实现粒子群优化算法，并给出简单的代码示例。
PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和...以上面两个公式为基础，再来看一个公式： [1240] 公式(2)和 公式(3)被视为标准PSO算法。...04 标准PSO算法流程 4.1 标准PSO算法的流程 1）初始化一群微粒(群体规模为N)，包括随机位置和速度； 2）评价每个微粒的适应度； 3）对每个微粒，将其适应值与其经过的最好位置pbest作比较...粒子有扩展搜索空间的能力，具有较快的收敛速度，但由于缺少局部搜索，对于复杂问题 比标准PSO 更易陷入局部最优。...05 代码实例讲解 5.1 先来看个简单的实例 在这个例子中，我们选取了一个求解函数y=-x*(x-1) 在0,2上最大值的粒子群算法。然后通过步步跟踪算法输出结果，来给大家讲解粒子运动的过程。
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 ---- 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...PSO是通过当前已知种群寻找到的所有解来决定新的解的寻找方向，也就是新解的生成方式依赖于这些种群历史上寻找的所有解。...这个优秀解包括两个部分： 1）一个是朝着自己在迭代的历史上找到的个体最优解gbest前进 2）一个是朝着群体在得带历史上找到的全体最优解zbest前进 现在还有一个问题就是每次迭代的时候更新多少呢...： 初始化粒子群个体； 计算每个个体的适应度值（函数值）作为评判好坏的标准； 找到每个个体自己在所有迭代过程中的最优解Pbest； 找到所有个体在所有迭代过程中的最优解Zbest； 根据速度公式更新速度
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...PSO是通过当前已知种群寻找到的所有解来决定新的解的寻找方向，也就是新解的生成方式依赖于这些种群历史上寻找的所有解。...这个优秀解包括两个部分： 1）一个是朝着自己在迭代的历史上找到的个体最优解gbest前进 2）一个是朝着群体在得带历史上找到的全体最优解zbest前进 现在还有一个问题就是每次迭代的时候更新多少呢...： 初始化粒子群个体； 计算每个个体的适应度值（函数值）作为评判好坏的标准； 找到每个个体自己在所有迭代过程中的最优解Pbest； 找到所有个体在所有迭代过程中的最优解Zbest； 根据速度公式更新速度
Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。...后面实例会具体讲到。 且这里记得有所谓的“粒子本身的历史最优解”和“群体的全局最优解”，这两个用来影响粒子的速度和下一个位置，借此求得最优解。...算法流程图和伪代码 1.2.2 应用举例 上面看不懂？ 没关系，看了这个实例，保证你能理解最简单的PSO是如何实现的。...3.其他拓扑结构 1.3.3 混合算法改进 1.3.4 离散版本改进 PSO是非常适合于连续领域问题优化的算法，且已经在此取得相当成功的应用。...1.5 参数设置 代码下载链接，有需要的请自行提取，不想hua前的朋友，可评论同我说，我会回复你，但可能会比较慢。祝好！
Part2 什么是粒子群算法 2.1 官方定义（参照百科） 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J....公式(2)和 公式(3)被视为标准PSO算法。...Part4 标准PSO算法流程 4.1 标准PSO算法的流程 1）初始化一群微粒(群体规模为N)，包括随机位置和速度； 2）评价每个微粒的适应度； 3）对每个微粒，将其适应值与其经过的最好位置pbest...称为全局PSO算法。粒子有扩展搜索空间的能力，具有较快的收敛速度，但由于缺少局部搜索，对于复杂问题比标准PSO 更易陷入局部最优。...Part 5 代码实例讲解 5.1 先来看个简单的实例 在这个例子中，我们选取了一个求解函数y=-x*(x-2) 在[0,2]上最大值（最大值在x=1取到，为1）的粒子群算法。
具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。...在标准数据集上的实验结果表明，进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。...除此以外，当然还有其他的还有很多全局优化的技术提出例如NSGA2算法[8]、基于PSO的NSPSO与CMDPSO[21],上述两种PSO算法利用了非支配排序、拥挤距离选择、变异算子来提高PSO算法的全局搜索技术...它包含复杂性类P，即在多项式时间内可以验证一个算法问题的实例是否有解的算法问题的集合；同时，它也包含NP完全问题，即在NP中“最难”的问题。...4.1 TSP问题求解 为了验证进化算法解决TSP的性能，我从MTSPLib [30]上选择了多个标准测试集数据集，包括低维100维以下与高维1000维。数据集的基本属性如表1所示。 ?
另一方面，包装法使用一种学习算法来度量所选特性的分类性能。在这个过程中可以使用不同的学习算法，比如k近邻(KNN)、决策树和支持向量机。...PSO是一种应用于FS的群体智能技术，并显示了其有效性。大家可以通过使用EC技术对FS的不同策略进行更全面的调查。虽然PSO已经成功地应用于不同的优化问题，包括FS，但它还没有应用于离散化。 B....现有的离散化方法可以使用不同的标准进行分类。在直接方法中，间隔是基于预定义的参数生成的。另一方面，增量方法递归地分离(或合并)间隔，直到满足一些标准，从而产生分裂(或合并)方法。...如果在每个离散化步骤中使用整个实例空间，或者如果每个离散步骤只使用一个实例子集，那么它将是全局的。一种方法也属于单变量或多变量，这取决于特征是离散的还是多个特性的离散化，同时考虑特征之间的交互。...粒子群优化算法 具体可参考之前的文章“计算智能(CI)之粒子群优化算法(PSO)”。本篇文章将不再赘述。
擅长C#、Java、机器视觉、底层算法等语言。...2019年成立柒月软件工作室，2021年注册苏州凯捷智能科技有限公司 有任何问题欢迎私信，看到会及时回复 微信号：stbsl6，微信公众号：苏州程序大白 如果文章对你有帮助，...ZMC460N双总线控制器 ZMC460N双总线控制器相比ZMC406所带的资源更多，是正运动技术推出的新一代网络60轴运动控制器（支持EtherCAT总线轴+RTEX总线轴+脉冲轴混合使用），自带六个脉冲轴接口...选用何种位置信息比较，与设置的ATYPE轴类型有关，比较的主轴带编码器输入时，自动使用编码器位置来触发，不带编码器的场合便比较脉冲输出。 可以使用“MOVEOP_DELAY”参数来调整输出准确时刻。...,OFF) '关闭输出口 BASE(Axis_X) '选定X轴 ATYPE = 4 '轴类型，比较轴类型带编码轴特性时默认按编码器位置比较 SPEED = 100 '速度100mm
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。...然后将转换后的数据放入学习算法中，计算出适应度。基于这种适应性，pbest和gbest被更新并用于更新粒子的位置。 图一 在这两种方法中离散化和FS步骤的工作原理是相同的。...如果一个特性的所有值都转换为相同的离散值，那么它就被认为是一个无关的特性，因为它不能区分不同类的实例。FS是通过消除这些无用的特性来完成的。...适应度函数使用两种平衡分类精度和距离测量加权系数(μ)与测量的距离,如下所示,用于最大化之间的距离不同的类的实例(DB)和减少之间的距离相同的类的实例(DW)。...Member, IEEE, Bing Xue,Member, IEEE, and Mengjie Zhang, Senior Member, IEEE 你也许还想看： ● 一文彻底搞懂BP算法：原理推导
就是你读出queryset可能会需要一些额外数据要添加进去的时候，你就可以用这个东东咯，使用方法看代码： >>> q = Blog.objects.annotate(Count('entry')) #...7、latest(field_name=None) 和 earliest(field_name=None) 分别返回指定字段的最新数据与最早数据。...嗯，实话告诉你，默认情况下调用delete()是会删除所有有关的外键对象的（是不是突然感觉自己之前代码里有坑了）所以我们需要详细说说这个方法，如何做才能让他不删除对应的外键或者说按照我们想象的方式进行删除呢...null=True SET_DEFAULT：就是把外键设为默认咯，当然前提是你得设置外键的default=xxx SET()：SET内应是一个函数，用来返回一个外键实例，用法如下： def get_sentinel_user...，我还是放一下： q = Blog.objects.annotate(Count('entry')) 13、强大的Q查询与F查询： 嗯，这一部分先留着，总之告诉你很腻害就是了，可以做很复杂的查询，先放个例子
\qquad 现在我给大家介绍一种不需要知道内部原理也可以调整PID参数的方法，而且调整的思路是所需即所得——你需要的参数是什么样子的，这个算法就会往这个方向调整PID参数。...1.粒子群算法 1.1.算法简介 \qquad 粒子群算法（PSO）于1995年提出，和遗传算法一样，也是一种群体迭代算法，不同的是，粒子群算法需要整定的参数更少，不存在交叉和变异过程，所以收敛速度更快...】仿真PID控制 \qquad 我们仅需要在此基础上做一些改变并做成并行算法即可，当然，我们还需要设置一个自适应度函数，在自适应度函数的作用下，PSO算法会选择到我们满意的参数。...】（PSO算法优化函数） function [Pg,fmin]=PSO(dimension,n,m) %全局粒子群算法,f为目标函数,dimension为维度,n为代数,m为种群规模 w=1;c1...2.2.2.在PSO优化过程中修改参数价值权重 \qquad 转速的超调和调节时间，电流的超调和调节时间，我们最后评估的指标除了转速无静差的基本要求外，这4项指标就是我们的评价标准，如果我们更希望牺牲某一个或多个参数去优化另一个或另一些参数时
马蕾和汪西莉利用遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别优化两个支持向量机(SVM)的参数，形成存在差异的GA-SVM和PSO-SVM模型。...3.1.1基于随机子空间的视图分割算法 Wang等人认为标准协同训练算法中的两个视图在某些情况下无法涵盖全局信息，即每个视图的充分性无法保证。...他们将该算法与标准协同训练算法，自训练算法在初始标记数据比例为仅为10%的多个UCI数据集上进行对比，结果如表2，结果表明当前算法的错误率最小。 ?...在实验中，作者对GA-SVM模型，PSO-SVM模型，Self-GA模型(使用GA-SVM选择参数)，Self-PSO模型(使用PSO-SVM选择参数)和半监督协同回归模型(Semi-SVM)即本论文提出算法进行对比...具体地，使用新标记实例加入前后不同回归器在已标记实例上的均方误差(MSE)减小值做为最终的评估指标。
请在留言处发表你的看法和观点。）...从实例中学习的模型主要包含三个部分：数据源（数据发生器）、训练器以及学习机器。...训练算法，使用粒子群优化算法（PSO）以及遗传算法（GA）实现参数调优；4. 测试算法，在设置止损点位的基础上对择时策略进行回测检验，统计模型准确率和收益率。...以及惩罚因子C进行动态寻优，分别是粒子群算法和遗传算法。 PSO 算法从生物种群行为中得到启发，采用跟随式寻优步骤，每个粒子代表一个实验个体，也对应一个潜在最优解。...最新一期的预测结果：
3.2.2 柴油机故障分类 应用SOM神经诊断网络柴油机故障的步骤如下： 选取标准故障样本； 对每一种标准故障样本进行学习，学习结束后，对具有最大输出的神经元标以该故障的记号； 将待检样本输人到SOM神经网络中...； 若输出神经元在输出层的位置与某标准故障样本的位置相同，说明待检样本发生了相应的故障；若输出神经元在输出层的位置介于很多标准故障之间，说明这儿种标准故障都有可能发生，且各故障的程度由该位置与相应标准故障样本位置的欧氏距离确定...图8 随时间变化的发车频率图 MATLAB主程序代码： 4.2 基本粒子群算法（PSO） 4.2.1 简介 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体的随机优化技术...4.4.2 基于模拟退火的粒子群算法 基于模拟退火的微粒群算法中的微粒群算法采用带压缩因子的PSO优化算法，Clerc和Kennedy提出的带压缩因子的PSO优化算法通过选取合适参数，可确保PSO算法的收敛性...随着智能算法的出现，一些例如SOA、PSO、GA算法等，鲁棒性较好，能够为系统PID参数整定，提供参考依据，使得系统收敛于最佳状态。
众所周知，梯度下降法（Gradient descent）是神经网络最常用的一阶优化算法。 使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，需要向函数上当前点对应梯度的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...在文中，李沐列举了十一种方法，告诉大家如何利用「梯度下降」来优化自己的人生。...「蒜葵」表示，本来以为可以参照大神的优化器优化人生，结果发现只是一个不起眼的低智能粒子在PSO里面盲目试探。 还有不少人的吐槽点都集中在了「如何做」上。...可能还是「算法」的问题？ 无论怎样调整参数也调不好，dealine快到了，新的backbone不断出现，你还会期待下一个最优解吗？其中「易晓」认为李沐的「梯度下降」并不能应用到人生的所有环节中。...由此看来预训练可以看作遗传基因，蒸馏是学习过程，算力是你所掌握的资源和财富 或许，很多人也陷入了一个局部最优问题：只想着如何达到「最优」，如果达不到的话，你说的这些又有什么意义呢？
猫头虎 分享：Python库 Scikit-Learn 的简介、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎带您深入探索 Scikit-Learn，从安装到基本用法，全面解锁这个在机器学习领域不可或缺的Python...它提供了简单易用的工具和算法，帮助用户在短时间内实现数据处理和机器学习模型的构建。...： pip install -U scikit-learn 这是高亮加粗大一号的道奇蓝色courier New字体 此命令将自动下载并安装最新版本的 Scikit-Learn 及其依赖项。...2.3 验证安装 ✔️ 安装完成后，你可以通过以下命令验证是否成功安装： import sklearn print(sklearn....总结 在这篇文章中，猫头虎带大家详细了解了 Scikit-Learn 的安装和基本使用方法，并介绍了如何解决一些常见问题。
在Mask R-CNN这样的模型中，实例分类的置信度被当作蒙版（mask）的质量衡量指标，但实际上蒙版的质量和分类的质量并没有很强的相关性。...同时考虑分类得分和蒙版得分，MS R-CNN就能更加公正地评估算法质量，提高实例分割模型的性能。...这个Python工具包支持7种不同的主动学习场景，同时还实现了25种主动学习算法供使用者调用。 什么要选择主动学习方法呢？因为有监督的机器学习方法通常需要大量带标签的例子来进行模型训练。...这篇论文主要介绍了ALiPy的各个模块和使用方法。在工具箱中，学习框架的每个组件都有多个可选项，包括数据处理、主动选择、标签查询、结果可视化等。...而Dropout就是一个具有带固定参数的二项随机变量的SDR特例。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
