pso

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在多核計算機上，java線程調度程序的決定是相當隨意的，它根據創建線程，創建線程等來分配線程優先級。這個想法是使用pso運行一個調整過程，隨機設置線程優先級，然後最終達到優化優先級，其中適應度函數是程序的總運行時間？當然會有更多的參數，如優先級將在運行過程中轉移到找到一個最佳的優先功能。這個想法聽起來有多實用，有趣？和任何建議。只是一些背景，我一直都在Java編程/ C/C++了幾年，現

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人工神經網絡PSO訓練

我正在使用PSO訓練FF FF神經網絡（用於分類問題）。我只有一個隱藏層，我可以改變該層中的神經元數量。我的問題是，NN可以很輕鬆地學習線性可分問題，但無法得知不是線性分離（如XOR）像它應該能夠做到的問題。我相信我的PSO正常工作，因爲我看到易拉罐它試圖最大限度地減少每個粒子（使用均方誤差在訓練集）的誤差函數。我曾嘗試使用具有類似（壞）結果的S形和線性激活函數。我也有一個偏見單位（這也沒有

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粒子羣優化（PSO）學習和適應

我最近實現了一個PSO的基本算法，當它提供2個變量（x，y）的函數時，將返回該範圍內函數的最小值。現在的問題是 - 功能未知。我的PS將獲得數據集（數據集可能來自各個領域 - 如移動計算）。例如，讓它成爲下列形式的元組：（x，y，f（x，y））。 [在學習階段也提供了最佳值。]經過大約1000s的採樣數據後，PS將用另一組數據進行測試。 PS應該返回最佳值，即給出（x，y）返回f（x，y）。這

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每次迭代保存模擬數據的最佳策略是什麼？

我有一個複雜的問題多目標粒子羣優化算法，它使用一個大的羣體（4000個顆粒），並且是費時的仿真（4 - 6小時執行的）。由於算法保持存檔，最好的解決方案庫迄今爲止發現，爲了分析算法的收斂和行爲，我需要從這個倉庫，有時從整個人口在每次迭代保存一些數據。目前在每次迭代中，我（的Java而言）複製從粒子的對象的一些屬性（從儲存庫和/或羣體），它是在一個單獨的線程模擬運行的方法格式化到一個String

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R中粒子羣算法的實現

我在R中檢查一個簡單的移動平均交叉策略，而不是在2維的參數空間上運行一個巨大的仿真（短期移動平均長度，長期移動平均長度），我想實施粒子羣優化算法以找到最佳參數值。我一直在瀏覽網頁，並且讀到這個算法非常有效。此外，算法的工作方式使我着迷... 有沒有人有你在R中實現這個算法的經驗？有沒有有用的軟件包可以使用？非常感謝您的意見。馬丁

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可以有一個用於粒子羣優化的可變長度染色體嗎？

顆粒可以有不同的長度。例如有些基因有10個，其他有20個？如果是這樣，一個人會怎麼去更新速度，因爲全球野獸，當地最好的和當前的可能都是不同的長度？

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微粒羣優化慣性因子

我正在閱讀軟計算算法，目前在「粒子羣優化」中，我通常理解該技術，但是，我停在數學或物理學的一部分，我無法想象或理解它是如何工作的或者它如何影響飛行，這部分是方程，更新的第一部分，也就是所謂的「慣性因子」速度完全更新速度方程爲：我在一篇文章中第2.3節讀「 Ineteria Factor「：」算法的這種變化旨在平衡兩種可能的PSO傾向（de- 懸掛在參數化上）或者利用已知解決方案周圍的區域或

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使用粒子羣優化算法的幻方

我給出了一個n×n的矩陣，其中n的取值範圍爲3到5. 然後爲矩陣分配從1-n^2起的隨機值。鑑於矩陣我是優化董事會，使我到達魔方的解決方案。隨機板例如：N = 3 3 5 6 1 7 8 2 4 9 我對PSO一點知識，但我ATLEAST知道這一點： 1. Randomly initialize a set of particles at random position

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Quantum PSO and Charged PSO（PSO = Particle Swarm Optimizer）

我需要實現PSO（即帶電和量子PSO）。我的問題是：什麼速度更新策略，做到每個PSO的使用（同步或異步粒子更新）什麼社交網絡的拓撲結構確實每個PSO的使用（馮·諾依曼，環形，星形，車輪，金字塔，四個集羣）現在，這些是我的問題。所有的幫助將不勝感激。謝謝。