pso的并行算法

1、(4)PSO算法是一種啟發(fā)式的仿生優(yōu)化算法，當前還沒有嚴格的理論基礎(chǔ)，僅僅是通過對某種群體搜索現(xiàn)象的簡化模擬而設(shè)計的，但并沒有從原理上說明這種算法為什么有效，以及它適用的范圍。

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2、第六類方案是通過將PSO算法與一些其他的搜索技術(shù)進行結(jié)合來提高PSO算法的性能，主要目的有二，其一是提高種群多樣性，避免早熟；其二是提高算法局部搜索能力。

3、但是在PSO算法中，只有g(shù)Best（或nBest）給其他微粒提供信息，是一種單向信息共享機制。由于點吸引特性，傳統(tǒng)的PSO算法不能同時定位構(gòu)成Pareto前鋒的多個最優(yōu)點。

4、該算法根據(jù)PSO并行計算的特點，采用PSO和二進制粒子群優(yōu)化算法(binary particle swarm optimization，BPSO)相結(jié)合的方式，對轉(zhuǎn)換開關(guān)狀態(tài)和DG注入功率2種控制變量同時處理，達到配電網(wǎng)網(wǎng)損、電壓偏差最小的目的。

5、粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美國學者Kennedy等人提出的，該算法是模擬鳥類覓食等群體智能行為的智能優(yōu)化算法。在自然界中，鳥群在覓食的時候，一般存在個體和群體協(xié)同的行為。

基于粒子群算法的TSP問題,JAVA實現(xiàn),高分求源碼,好的再加200

自帶GUI界面，共有9中算法，可解決各種TSP問題，效果不錯。

min l=σd(t(i)，t(i+1)) （i=1，…，n）旅行商問題是一個典型的組合優(yōu)化問題，并且是一個np難問題，其可能的路徑數(shù)目與城市數(shù)目n是成指數(shù)型增長的，所以一般很難精確地求出其最優(yōu)解，本文采用遺傳算法求其近似解。

這時一個多目標組合優(yōu)化問題，NP完全問題，沒有那么簡單，屬于世界性的難題。可以使用遺傳算法、粒子群算法等模擬演化算法求解得到一個近優(yōu)解，沒有算法能保證得到一個最優(yōu)解。

這個看你設(shè)置吧，如果你直接適應度函數(shù)設(shè)為目標函數(shù)，那么適應度值當然越小越好。如果你把適應度設(shè)為目標函數(shù)的倒數(shù)，那么適應度越大越好。

TSP，只是一個普通但很經(jīng)典的NP-C問題。具有大的難以想象的解空間。一般的branch-and-bound算法是很難搞定的。于是，人們嘗試智能算法，包括遺傳算法，蟻群算法，粒子群算法等。遺傳算法和蟻群算法都是基于種群的。

pso的離散算法

1、定義粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm optimization，PSO)又翻譯為粒子群算法、微粒群算法、或微粒群優(yōu)化算法。是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機搜索算法。

2、rand是0～1之間的隨機數(shù)。二進制PSO首先將粒子初始化為0和1組成的序列。二進制PSO算法是對式（2）作些改變，其位置更新如式（3）所示（程志剛等，2007）：高光譜遙感影像信息提取技術(shù) 式中： 是 Sigmoid 函數(shù)。

3、Al-kazemi提出多階段PSO算法，將微粒按不同階段的臨時搜索目標分組，這些臨時目標允許微粒向著或背著它自己或全局最好位置移動。

名稱欄目：PSO算法源代碼java pso算法的思想來源
文章網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article44/dspjpee.html

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