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我正在研究使用Pyswarm粒子羣優化的光譜擬合程序。適應度函數僅僅是基礎微波譜與PSO中每個粒子所做的譜圖之間的圖像相似度得分。粒子的參數是旋轉常數A，B，C。我的問題是，我需要A> B> C爲每個粒子。鑑於Pyswarm實現的格式，我將如何設置這些參數約束？ Link to pyswarm site

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使用粒子羣優化在衝浪地塊上查找最大值

我是粒子羣優化的新手。我有一個2D圖像的衝浪情節如下圖所示：，並有可能隨機火起來的粒子，讓他們找到最大值（全球）？如果是，任何人都可以提供算法或示例代碼。謝謝。編輯：做了一些編碼並得到了答案，對於像10-15這樣的小數目的迭代，粒子羣在最大值處，但如果迭代超過15像50等，則粒子從最大值。有人可以給它一個解決方案，我已經包含了MATLAB代碼和樣本圖像： img = imread('

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基於PSO和K-means的文本文檔聚類R

我是粒子羣優化的新手。我閱讀了關於基於PSO和K-means的聚類的研究論文，但是我沒有找到相同的工作示例。任何形式的幫助都非常感謝。提前致謝！我想在R中使用PSO和K-means進行文本文檔聚類。我的基本思想是，首先PSO會給我聚類質心的優化值，然後我必須使用羣集質心的優化值PSO作爲k-均值的初始聚類質心以獲得文檔簇。下面是描述我迄今爲止所做的工作的代碼！ #Import library

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如何在pso優化中將連續數轉換爲離散數？

大家好，我寫的是用於優化簡單函數的pso代碼。它沒有問題。現在我想用pso解決茶匙問題。例如，羣體向量內容是[1 2 4 3 1]，最佳羣體向量是[2 3 1 4 2]。當我想更新[1 2 4 3 1]的新值時，這些值就像[1.2 2.3 3.8 3.4 1.2]。這不是真的或可以接受的答案。我怎樣才能將這個答案映射到一個真實的答案？如果你有這個問題的一些來源，請分享它。（我的代碼使用matl

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粒子羣優化

我在使用PSO算法解決流量問題時有一個問題。假設我們有n輛車（這裏僅限於四輛車），這些車輛具有相同的目的地。（假設我們知道他們的位置（x，y）） D：起始城市和目的地之間的距離。 d：在氣體用盡之前它可以行駛的最大距離。 D >> d：每輛車必須加油N次，N = D/d 每輛車應該遵循的路徑是不確定的。任務：我們正在尋找最少的加油站數量，以便每輛車都不會發生故障（因爲氣體當然）。加油站的數

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魚羣算法問題

我有一個項目，在matlab上創建一個非常基本的PSO（魚羣）。什麼我迄今所做的： 1）我已經設置好的軸的尺寸， 2）我創造的50種魚類魚類羣隨機x，y座標和我繪製它們（羣體座標保存在一個數組中）， 3）我點擊圖上的某個地方，我得到了表示鯊魚的點擊座標。 4）我計算最遠魚的魚的最佳x，y位置。現在，我必須強迫其餘魚類靠近魚的最佳位置。這是代碼; Dx=100; Dy=100; axis(

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如何將KMEANS算法應用於從PSO算法中指定的確定的聚類位置？

如何將KMEANS算法應用於已確定的PSO算法指定的簇位置？

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如何用差分進化算法選擇最佳參數

對於第i類中的分配，需要優化4個10維函數，當實現差分進化時，我注意到所有函數都需要不同的參數設置。通過玩耍似乎特別是當選擇你的交叉率高，你的F約0.5似乎工作正常。但是在一個函數中，10維的Katsuura函數，我的差分算法似乎失敗了。我嘗試了一堆參數，但保持得分爲0.01。差分進化不適用於某些目標函數嗎？我試着爲這個問題實施PSO，但也失敗了，所以我似乎認爲這個函數具有某些只能通過某些算法

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matlab中的粒子羣算法

我在matlab中使用matlab中的代碼需要一些幫助。我想做粒子羣優化，我想用鼠標單擊來定義一個窗口大小[min1，max1]和[min2，max2]的空間點。然後，一個由n = 10個粒子組成的簇初始化並搜索用戶初始設置的點。我的代碼是這樣的： clear all; numofdims = 30; numofparticles = 50; c1 = 2; c2 = 2;

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如何在人工神經網絡中應用PSO

我對理解粒子羣算法的概念有疑問。爲了編寫代碼，我們將一些文章分散到我們的空間中，並試圖找到一個地方(for example min of a function or desire target)。基於位置，速度等所有粒子最終到達我們想要的地方。現在我有一個問題如何將這個代碼應用到我的ANN設計中？它如何能夠幫助神經網絡？（似乎PSO具有較強找到全球樂觀結果的能力和反向傳播有能力找到地方，對嗎？）