遗传算法和粒子群算法和群智能算法程序设计及实例应用

本文主要包含以下内容：

遗传算法和粒子群算法和粒子群算法的程序设计的一般结构主要介绍两类算法的程序設计中的主要思想。

介绍在Matlab编程中一些需要注意的细节在实际编程实现中，结合Matlab语言的特色可以将程序效率发挥到极致。

一个遗传算法和粒子群算法实例和一个粒子群算法实例

一、遗传算法和粒子群算法和粒子群算法 (2)

二、遗传算法和粒子群算法和粒子群算法编程实例 (3)

中育工业大学学报{自然科学版} 2003 年 7 朤 第 34 卷增刊 2 J. CENT. SOUTH UNIV. TECHNOL. 粒子群算法及其与遗传算法和粒子群算法的比较 到国平徐故龙 〈南昌大学者L 电工程学院，江西南昌 330029) 摘要:介绍了拉子群算法的基本原理z 比较了拉子群算法与遗传算法和粒子群算法分析了二者的信息共享机制、全局收敛性以 1995 年由R. C. C2 ? rz ? (Pg-Xi) (1) Eberhart 等首先提出口，巧它摞于对鳥群捕食仔为 Xi=Xi-l 十Vi (2) 的研究.拉子群算法具有规则需单、易于编程实现、 式中:Vi 为当前代的粒子移动速度川一l 为首一代的 收敛速度号是以及西向实數等特点，引起学术界广泛 粒子移动速度; rj rz 为随机数，其商围为 0-1;Cj Cz 为学习国子，一般取 CI =cz=2;w 为上一代的速 的重视.许多学者对粒子群算法的性能、参数设置、 度对于当茵代速度影响的权重. 收敛速度及其在各领域的应用进行了研究并且提 出了许多改进的粒子群算法. ?贯性极值 W 的确定z 遺传算法和粒子群算法(Genetic Algorithm , ep GA) 是另外 ZVmax-W 、/ mm (3) 一.人 W=W l ， er max 一种在忧化领域广泛应用的进化算法它是自 J. H.