pso算法c语言（c语言中pos函数用法）

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Migliore对原始的二进制PSO算法进行了一些改进，提出了可变行为二进制微粒群算法（VB-BPSO）和可变动态特性二进制微粒群算法（VD-BPSO）。

PSO算法是一种通过个体与群体之间的协作来寻找最优解的机器学习算法，具有自适应，自组织以及快速得到最优解的能力。

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通常取为1，则K=0.72实验表明，与使用惯性权重的PSO算法相比，使用收敛因子的PSO有更快的收敛速度。其实只要恰当的选取和cc2，两种算法是一样的。因此使用收敛因子的PSO可以看作使用惯性权重PSO的特例。

粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolu2tionaryAlgorithm-EA）。

群智能算法是一类通过模拟个体之间的交互和合作来解决问题的算法。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：PSO算法受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟鸟群在搜寻食物过程中的合作与个体间的信息共享来找到最优解。

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粒子群算法（也称粒子群优化算法（particle swarm optimization， PSO），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

目标函数是这样的设目标函数为f（x1，x2）=25+x1*sin（4*pi*x1）+x2*sin（20*pi*x2），-3≤x1≤11；1≤x2≤8，求函数f（x1*x2）的最大值能封装最好。。一定要有注释啊。。一定要用遗传算法编程。。

PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉（crossover）以及变异（mutation），而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。

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根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。

粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。

代的时候最优为：x1 = - 0.099672 x2 = - 023424 f = 166368240 我感觉代数太少了，我就用了100000代结果如下：x1 = - 0.001848 x2 = - 048000 f = 1760.219439 结果如上。

粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA）。

初始化粒子：随机初始化一群粒子的位置和速度。（2）更新粒子速度和位置：根据粒子当前位置和速度，通过公式更新速度和位置。（3）更新局部和全局最优解：对于每个粒子，根据当前的最优解更新其局部最优解和全局最优解。

速度更新公式由三部分组成：之前的速度影响v（i）*w，个体最优影响（pbest（i）-x（i）和全局最优的影响（gbest（i）-x（i）则位置更新公式为：x（i）=x（i）+v（i）。

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