为什么用混沌粒子群算法优化的参数不在优化范围之内~
你的粒子更新的时候没有限制边界吧
参照书籍 工程优化设计与Matlab实现 李万祥主编 清华大学出版社2010.2月出版 有源程序 不过里面的M文件没有电子版 得自己输
精通MATLAB最优化计算 这本书里也有
PSO参数包括：群体规模m，惯性权重w，加速常数c1和c2，最大速度Vmax，最大代数Gmax，解空间[Xmin Xmax]。
Vmax决定在当前位置与最好位置之间的区域的分辨率（或精度）。如果Vmax太高，微粒可能会飞过好解，如果Vmax太小，微粒不能进行足够的探索，导致陷入局部优值。该限制有三个目的：防止计算溢出；实现人工学习和态度转变；决定问题空间搜索的粒度。
惯性权重w使微粒保持运动的惯性，使其有扩展搜索空间的趋势，有能力探索新的区域。
加速常数c1和c2代表将每个微粒推向pbest和gbest位置的统计加速项的权重。低的值允许微粒在被拉回来之前可以在目标区域外徘徊，而高的值导致微粒突然的冲向或者越过目标区域。
如果没有后两部分，即c1 = c2 = 0，微粒将一直以当前的速度飞行，直到到达边界。由于它只能搜索有限的区域，将很难找到好的解。
如果没有第一部分，即w = 0，则速度只取决于微粒当前的位置和它们历史最好位置pbest和gbest，速度本身没有记忆性。假设一个微粒位于全局最好位置，它将保持静止。而其它微粒则飞向它本身最好位置pbest和全局最好位置gbest的加权中心。在这种条件下，微粒群将统计的收缩到当前的全局最好位置，更象一个局部算法。
在加上第一部分后，微粒有扩展搜索空间的趋势，即第一部分有全局搜索的能力。这也使得w的作用为针对不同的搜索问题，调整算法全局和局部搜索能力的平衡。
如果没有第二部分，即c1 = 0，则微粒没有认知能力，也就是“只有社会(social-only)”的模型。在微粒的相互作用下，有能力到达新的搜索空间。它的收敛速度比标准版本更快，但是对复杂问题，比标准版本更容易陷入局部优值点。
如果没有第三部分，即c2 = 0，则微粒之间没有社会信息共享，也就是“只有认知(cognition-only)”的模型。因为个体间没有交互，一个规模为m的群体等价于m个单个微粒的运行。因而得到解的几率非常小。
粒子群优化的算法参数答：PSO参数包括：群体规模m，惯性权重w，加速常数c1和c2，最大速度Vmax，最大代数Gmax，解空间[Xmin Xmax]。Vmax决定在当前位置与最好位置之间的区域的分辨率（或精度）。如果Vmax太高，微粒可能会飞过好解，如果Vmax太小，微粒不能进行足够的探索，导致陷入局部优值。该限制有三个目的：防止计算溢出；实现...
粒子群优化算法的参数设置答：从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解,粒子可以直接编码为 (x1, x2, x3), 而适应度...
粒子群优化参数寻优答：研究PSO参数寻优中，采用粒子群算法对SVM的参数（惩罚参数C，核函数参数σ）进行最优选择。PSO是一种进化计算技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出，其思想源于鸟类捕食行为，算法的数学描述如下（何同弟等，2011）：设在一个D维搜索空间中，由有m个粒子组成的一个群体，其中第i个粒子的位置表示为向量...
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的详细解读_百度知 ...答：算法的关键参数如粒子数量（通常在20到1000之间）、自变量维度（即问题的维数）、迭代次数（常见设置为50到100次）以及惯性权重等，它们共同影响着算法的搜索策略。惯性权重是Yuhui Shi和Russell Eberhart对基本PSO的重要贡献，它用于调节全局搜索与局部优化的平衡。较大的惯性权重鼓励探索新区域，可能牺牲局部...
什么是粒子群算法?一文搞懂!答：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），这个在1995年由James Kennedy和Russell Eberhart共同揭开了神秘面纱的算法，源自对鸟群觅食行为的深刻洞察。每个粒子如同一只智慧的探险者，以群体协作的方式探索解空间，寻找最优解。PSO的魅力在于其简单易懂，参数调节少，且在全球优化问题上表现卓越。粒子...
优化算法笔记(五)粒子群算法(3)答：1.惯性系数W必须递减，因为它会影响鸟群的搜索范围。2.如果C1和C2递增，那么小鸟的惯性速度V势必会跟着递增，这与W递增会产生相同的效果。上面我们通过一些实验及理论分析了粒子群算法的特点及其参数的作用。粒子群作为优化算法中模型最简单的算法，通过修改这几个简单的参数也能够改变算法的优化性能可以说...
粒子群优化算法的算法介绍答：] + v[] (b)v[] 是粒子的速度, present[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2.程序的伪代码如下For each particle___Initialize particleENDDo___For each particle___...
粒子群优化算法如果粒子的位置分量超过限制的值应该怎么办。还有如果速...答：每次更新粒子位置后都要判断的限制位置分量是否超过预定范围，如果超过，则人为讲位置设置为边界值，速度也是有限定的，一般设置为[-a,+a]，这个a值要根据你的问题范围确定，目的是限制粒子每次移动的最大步长。
标准粒子群优化算法的速度和位置更新方式答：2、速度更新公式由三部分组成：之前的速度影响v(i)*w，个体最优影响（pbest(i)-x(i)）和全局最优的影响(gbest(i)-x(i))则位置更新公式为：x(i)=x(i)+v(i）。3、其中，i指的是种群中的第i个粒子x(i)：粒子i的位置，刚开始应该给粒子随机初始化位置v(i)：粒子i的速度，刚开始应该...
粒子群优化算法的优化参数范围怎么确定答：参数设置时：LB=[0.5 1 0.3 1]';UB=[1 2 0.8 1.5]';这样就确定了参数范围了
