前段时间做了个项目，需要在天气预报中实现风的效果。我使用 JavaScript 编写了一个脚本，模拟风的粒子效果。这个脚本不仅能够展示风的流动，还可以通过风向和风力参数来改变粒子的运动方向和速度。...如果你也对这个效果感兴趣，可以前往我的GitHub仓库获取代码： https://github.com/fiyo/windy-js 使用方法：使用非常简单，具体示例可参照项目的 index.html 页面...1、定义画布 2、引用脚本 3、使用 // 测试，更改这些值以调整风向和强度...可以根据天气预报接口，动态改变 windyanimate(windAngle, windStrength)方法的参数，模拟真实风场效果。...这个 JavaScript 脚本已经能够较为真实地模拟天气预报中的风效果。你可以自由调整风向和风力参数，观察粒子随之产生的变化。如果你在自己的项目中需要实现类似的功能，不妨尝试一下这个脚本。
前段时间做了一个基于 CPU 和 GPU 对比的粒子效果丢在学习 WebGL 的 RTX 群里，技术上没有多作讲解，有同学反馈看不太懂 GPU 版本，干脆开一篇文章，重点讲解基于 GPU 开发的版本。...二、技术实现 three.js中，粒子效果的实现方式大概分为三种： 1、Javascript直接计算粒子的状态变化，即基于CPU实现； 2、Javascript通知顶点着色器粒子的生命周期，由顶点着色器运行...既然运算部分在顶点着色器，那么，需要我们自己书写着色器（opengl es），所以我们选用three.js中的ShaderMaterial。...当我们执行渲染时，WebGL会绘制Point，即调用gl.drawArrays(gl.POINTS… 而通常，比如type为Mesh时，three.js会调用gl.drawArrays(gl.TRIANGLES...同样，点材质也是three.js最简单的类之一，相对于基类Material，它多做的事情只是传递了size，即点的尺寸这个值。
你如何创造火，烟，魔法和爆炸等效果？你制作了许多小精灵，几十，几百，甚至上千个精灵。然后对这些精灵应用一些物理效果，使它们的行为类似于你尝试模拟的元素。...这些微小的精灵被称为粒子。你可以使用它们为游戏制作各种特效。 使用 Dust 库 Pixi 没有内置的制作粒子效果的功能，但你可以使用一个名为 Dust 的轻量级的库来制作它们。...注意：Dust 是一种快速简便的方法，可以制作游戏所需的大部分粒子效果，但如果你需要功能更全面，更复杂的库，请查看 Proton 使用 Dust 库和使用 SpriteUtilities 库是一样的。...最大尺寸 1, 3//最小/最大速度 ); //开始游戏循环 gameLoop(); } 查看效果 ParticleContainers 针对推送数千个精灵进行了优化...粒子发射器以固定的间隔产生粒子以产生流效果，你可以使用 Dust 的 emitter 方法创建一个粒子发射器。
粒子群优化 PSO 引言 在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质...粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C....PSO分类 粒子群算法主要分为4个分支 1 标准粒子群算法的变形 在这个分支中，主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子（约束因子）、“认知”部分的c1，“社会”部分的c2进行变化与调节，希望获得好的效果...3 二进制粒子群算法 最初的PSO是从解决连续优化问题发展起来的.Eberhart等又提出了PSO的离散二进制版.用来解决工程实际中的组合优化问题。...为将有联系的分量划分在一个群，可将D维向量分配到m个粒子群优化，则前D mod m个粒子群的维数是D/m的向上取整。后m－(Dmod m)个粒子群的维数是D/m的向下取整。
3.2 自适应法 3.2.1 根据全局最优点距离进行调整 3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重 4 混合粒子群算法 参考文献 1 算法基本概念 粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优...粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。...粒子群优化算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法通用性较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性，更高效地解决问题。...因此，将粒子群算法应用于解决多目标优化问题上具有很大的优势。...4 混合粒子群算法 混合策略PSO就是将其他进化算法或传统优化算法或其他技术应用到PSO中，用于提高局部开发能力、增强收敛速度与精度，或者提高粒子多样性、增强粒子地全局探索能力。
引言 粒子系统是一种常见的图形学技术，被广泛应用于模拟烟雾、火焰、雨雪等自然现象。在这篇博客中，我们将使用Python创建一个动态的粒子系统效果。...通过利用Pygame库，我们可以实现一个具有视觉吸引力的粒子动画。 准备工作 前置条件 在开始之前，你需要确保你的系统已经安装了Pygame库。...") clock = pygame.time.Clock() 定义粒子类 我们创建一个Particle类来定义粒子的属性和行为： class Particle: def __init__(self...(Particle(x, y)) 主循环 我们在主循环中更新粒子的状态并绘制： running = True while running: for event in pygame.event.get...") clock = pygame.time.Clock() # 粒子类定义 class Particle: def __init__(self, x, y): self.x
效果图镇楼 ?...内容来源：作者 | 张风捷特烈，链接 | https://www.jianshu.com/p/12184d861646 阅读字数：6916 | 18分钟阅读 前言 1、粒子效果的核心有三个点：收集粒子、...更改粒子、显示粒子 2、Bitmap的可以获取像素，从而得到每个像素的颜色值 3、可以通过粒子拼合一张图片，并对粒子操作完成很多意想不到的效果 4、本项目源码见文尾捷文规范第一条，文件为BitmapSplitView.java...重力扩散.gif 1、将一个图片粒子化的方法 这里速度x方向是正负等概率随机数值，所以粒子会呈现左右运动趋势。...有一定的y方向速度，但加速度aY向下，导致粒子向下运动，综合效果就是两边四散加坠落 要改变粒子的运动方式，只要改变粒子的这些参数就行了。
： 如果看过上篇Flash/Flex学习笔记(23)：运动学原理 并动手实践过"自由落体运动"的朋友，对于这种粒子效果可能比较容易理解。...原理：将所有粒子聚集于屏幕上某点(本例中为屏幕底部中心点)，然后赋给一个随机向上的速度（这样就能向上喷射出），同时为了更效果更自然，还要加入随机的x轴方向速度（以实现喷射过程中的扩散），最后再加入重力加速度...，以实现粒子的自由回落。...效率：为了能最大限度的利用现有对象，当粒子跑出舞台边界时，重新用代码将其定位到发射点，以便下次继续喷射。 交互：本例中为增强交互性，用鼠标的x轴位置模拟了风力影响。...： 除了利用边界检测移除粒子外，在实际开发中也经常利用时间来判断，比如一个对象在舞台上存活几秒后，便将其干掉。
开篇 项目用到了一个粒子效果，本来是用GIF的，但是GIF倒出的时候，一些细节的圆角失真，变成了方形，没办法，只能代码写，下面是粒子的一些基本属性，看网上把粒子发射器比作大炮，觉得比喻的非常合理，每行都有注释...ringCell3]; //扣动扳机准备发射 [view.layer addSublayer:self.fireEmitter]; //当view出现在屏幕上时候，发射炮弹 最后传个效果吧
背景知识 在3D建模过程中，当我们需要创建很多细小的物体时，并不会一个个地创建这些物体，而是通过创建粒子，粒子可以模拟很多效果，例如烟花、火焰、雨滴、雪花、云朵等等。...Three.js提供了各种的粒子系统创建方式。从官网例子的demo来看，可以总结分为两类，分别是Points和Sprite。...); 3.另外还可以为粒子设置position（如果将每个粒子设置为一个几何体的每个顶点，则效果和point粒子系统相似）。...tweenMax实现的，在粒子初始化的时候，为了实现绽放时的球形效果，定义了一个球体几何体，得到球体的总顶点数作为粒子的总数，用tweenMax设置了每个粒子在绽放到最大时的位置，即了相应的球体的顶点位置再增减一些随机数...《Three.js开发指南》 谢谢阅读，如有问题请各位大大指正！
在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。...Kennedy 和 R.Eberhart 在1995年提出的粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）变得非常流行，它是一种基于随机优化（Stochastic Optimization...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...首先，在每个时期，每个粒子都被逐个挑选并优化其位置。一旦粒子的位置更新，“如果”语句检查它是否是粒子群的最佳位置。...Conclusion 总而言之，粒子群优化（Particle Swarm Optimization）模拟了鸟或鱼群的集体行为。它受益于自然界解决自身优化问题的方式，以最大限度地减少能量使用。
粒子群优化算法（PSO） Particle Swarm Optimization 1、 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation...2、 算法描述 2.1、 百科定义 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. Kennedy和R....PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。...然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪**两个”极值”**来更新自己。...3、 粒子的属性 3.1 算法核心 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。
%% 最近写的粒子群的论文，再重新巩固一下 推荐一个优化算法代码网址：http://www.Hvass-Labs.org/ 1 研究背景 粒子群算法的发展过程。...粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。...Parsopoulos提出一种基于“分而治之”思想的多种群PSO算法，其核心思想是将高维的目标函数分解成多个低维函数，然后每个低维的子函数由一个子粒子群进行优化，该算法对高维问题的求解提供了一个较好的思路...用一种粒子来模拟上述的鸟类个体，每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜索个体，粒子的当前位置即为对应优化问题的一个候选解，粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程．粒子的飞行速度可根据粒子历史最优位置和种群历史最优位置进行动态调整...（2）是一类概率型的全局优化算法。非确定算法的优点在于算法能有更多机会求解全局最优解。（3）不依赖于优化问题本身的严格数学性质。（4）是一种基于多个智能体的仿生优化算法。
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。...，想想一旦粒子群中间有一个粒子找到了一个最优解，是不是所有的粒子会一窝蜂朝着这个方向而去了，而在这个去的过程中，万一某个粒子找到了一个更好的解，那它还会走吗？...不会了，它就告诉剩下的所有粒子说我的解更好呀，大家快来呀（很无私的），然后所有粒子又一窝蜂的照着这个粒子方向前进，当然在这个前进的过程中可能又会产生新的解，就这样一步步的迭代，最终慢慢的趋近于一个最优解...粒子群算法相对于其他算法来说还是有很多优点的，典型的就是计算速度很快，在每次迭代时，所有粒子同时迭代，是一种并行计算方式，而且粒子的更新方式简单，朝着一个优秀解方向更新。...用简单的图表示如下： ---- ---- 2、粒子群的算法步骤 粒子群的核心部分就是上面说到的那两个公式，一个是速度的更新方式，另一个是位置的更新方式，重点还是速度的更新方式； 总结来说，粒子群的算法步骤如下
一、理论基础 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。...PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。...图2 算法流程 其中，粒子和速度初始化是随机初始化粒子速度和粒子位置；根据式(3)计算粒子适应度值；根据初始粒子适应度值确定个体极值和群体极值；根据式(1)与式(2)更新粒子速度和位置；根据新种群中粒子适应度值更新个体极值和群体极值...由图5和表1可以看出，惯性权重 ω \omega ω不变的粒子群优化算法虽然具有较快的收敛速度，但其后期容易陷入局部最优，求解精度低；而几种 ω \omega ω动态变化的算法虽然在算法初期收敛稍慢，但在后期局部搜索能力强...5) ω \omega ω动态变化方法，前期 ω \omega ω变化较慢，取值较大，维持了算法的全局搜索能力；后期 ω \omega ω变化较快，极大地提高了算法的局部搜索能力，从而取得了很好的求解效果
初探粒子群优化算法（PSO） 粒子群优化算法简介 PSO的优点 PSO的缺点 PSO的原理及基本概念 算法描述 参数分析 粒子群的拓扑结构 初始化时的前人经验 粒子群算法matlab...实现：点击这里 粒子群优化算法简介 粒子群优化算法（PSO）最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术...PSO是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。...c1=0时，为无私型粒子群算法，丧失群体多样性，容易陷入局部最优解。 c2=0时，为自私型粒子群算法，没有信息的社会共享，收敛速度减慢。 c1>c2>0时，适用于多峰优化问题。...当φ=4.1时具有良好的收敛效果。 ω=0.7298和c1=c2=1.497时算法有较好的收敛性能。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一、粒子群算法的概述 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。...二、粒子群算法的流程 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度 ? 和位置 ? ，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值 ? ，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解 ?...，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值 ? 和整个粒子群共享的当前全局最优解 ? 来调整自己的速度和位置。...粒子群算法的思想相对比较简单，主要分为：1、初始化粒子群；2、评价粒子，即计算适应值；3、寻找个体极值 ? ；4、寻找全局最优解 ? ；5、修改粒子的速度和位置。下面是程序的流程图： ?
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域...近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。...与多目标的关系 在多目标优化问题中，每个目标函数可以分别独立进行优化，然后为每个目标找到最优值。...Reyes-Sierra采用适应值继承和估计技术来实现该目标，并比较了十五种适应值继承技术和四种估计技术应用于多目标PSO算法时的效果。
一、粒子群算法的概述 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。...,Size);%粒子速度 Vmax(1:Dimension)=Velocity_max;%粒子速度上下界 Vmin(1:Dimension)=-Velocity_max; Xmax(1:Dimension...Dimension,Size,Xmax,Xmin,Vmax,Vmin); Pbest_position=Position;%粒子的历史最优位置，初始值为粒子的起始位置，存储每个粒子的历史最优位置 Gbest_position...=zeros(Dimension,1);%全局最优的那个粒子所在位置，初始值认为是第1个粒子 for j=1:Size Pos=Position(:,j);%取第j列，即第j个粒子的位置...，并获得该粒子的位置 Gbest_position=Position(:,I);%取最小适应值的那个粒子的位置，即I列 for itrtn=1:Tmax time(itrtn)=itrtn; Weight
文章目录 前言 一、粒子群优化算法是什么？...二、算法流程 三、算法的python实现 实验结果 ---- 前言 首先简单介绍粒子群优化算法，粒子群优化算法的python实现（含代码） ---- 一、粒子群优化算法是什么？...粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为进化计算的一个分支，是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随即搜索算法...粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。...三、算法的python实现 本算法以优化目标函数： 为例，使用粒子群优化算法进行求解。
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
即时通信 IM
实时音视频
