粒子群优化研究工具箱是协助写论文研究对抗过早收敛粒子群优化(PSO)的问题。控制面板提供了足够的灵活性,以适应各种研究方向;指定你的意图后,工具箱将自动化几个任务释放时间概念规划。
例子的特性
+选择gb PSO、磅PSO、RegPSO, GCPSO, MPSO, OPSO,柯西变异的全球最好的,和混合的组合。
+基准套件包括Ackley, Griewangk,二次曲面,嘈杂的四次,Rastrigin,。,谢弗的f6 Schwefel,球体,球体。
+每个试验使用自己的伪随机数序列,以确保数据的可复制性和唯一性。
+选择函数评估或迭代的最大数量。早期终止如果达到成功的门槛或过早收敛。
+选择线性静态或不同的惯性权重。
+激活速度夹紧和指定的百分比。
+选择对称或不对称的初始化。
+一套预制图类型促进对群体行为的理解。
——自动图像特征
>指定,在屏幕上生成数据。
>自动生成标题、传说和标签。
>自动保存数据到任何支持的格式。金宝app
——图类型
>阶段情节跟踪每个粒子的路径在等高线图的搜索空间迭代数据覆盖。*
>群轨迹快照捕获蜂群状态在间隔可选的标记,标志着全球和个人最好成绩。*
>全球最好的函数值与迭代显示解决方案质量发展和停滞不前的搜索。
>全球最佳vs迭代显示每个决策变量随着时间发展和停滞。
>每个粒子的函数值与迭代质量随时间振荡展示了自己的解决方案。
>每个粒子的位置向量与迭代显示其决策变量摆动向本地或全局最小值。
>每个粒子的速度矢量与迭代显示速度分量随时间减少。
>每个粒子的个人最好定期对迭代显示和显著的每个个人最好更新。
*注意:标有星号图类型为二维等高线图的优化问题的性质。
+限制粒子的初始化空间物理限制或先验知识要求这样做;但是,如果初始化空间仅仅是一个受过教育的猜测不熟悉的应用程序问题,粒子可以被允许在外面晃悠。
+激活或取消以下历史控制执行速度和自动保存工作空间的大小。
迭代的历史
>全球最好的
>全球最好的函数值
>个人最好成绩
>函数值的个人最好成绩
>位置
>函数值的位置
>速度
认知速度>组件
>社会速度分量
注意:禁用冗长的历史建议除了在生成数据发表或验证工具箱的正常工作,在这种情况下,历史应该分析。
+自动输入验证断言地纠正冲突的设置和显示更改。
+自动保存工作区每次试验和试验。
+自动生成统计数据。
+免费自己从电脑一个进度计估计完成时间。“choo choo”声音方便地完成信号。
+一个介绍性的演练文档中教工具箱的基本功能,包括如何分析工作空间变量。
插件
+安培训插件特里西娅Rambharose
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/29565-neural-network-add-in-for-psort
有用的链接
+工具箱的历史更新是可用的www.georgeevers.org/pso_research_toolbox.htm未来,你可以订阅通知更新。
+介绍粒子群算法可在www.georgeevers.org/particle_swarm_optimization.htm。
+一个维护良好的算法工具箱可在列表www.particleswarm.info Programs.html。
+我的研究:(i)重组蜂群解放粒子过早收敛的状态持续进步,和(2)经验寻找高质量的算法参数,是可用的www.georgeevers.org/publications.htm。
引用作为
乔治·埃弗斯(2022)。粒子群优化研究工具箱(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/28291-particle-swarm-optimization-research-toolbox), MATLAB中央文件交换。检索。
