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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-01-06
  • 語言: Matlab
  • 標簽: pso??esn??

資源簡介

粒子群優化的回聲狀態神經網絡，粒子群算法是通過模擬鳥群覓食行為而發展起來的一種基于群體協作的隨機搜索算法。通常認為它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一種。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

%打開計時器tic;
%


%load?t1.txt;load?t2.txt;
%h1=t1;h2=t2;
tic;
Scope=[501000;0.050.8;0.011.;0.010.9];

SwarmSize=100;
ParticleSize=4;
ParticleScope=Scope;
%[vonoffminmax]=PsoProcess（2010ScopeInitFuncStepFindFuncAdaptFunc0040000）;

IsStep=0;
IsDraw=0;
LoopCount=20;
IsPlot=0;

ParSwarm=rand（SwarmSize2*ParticleSize+1）;

%對粒子群中位置速度的范圍進行調節
for?k=1:ParticleSize
ParSwarm（:k）=ParSwarm（:k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
%調節速度，使速度與位置的范圍一致
ParSwarm（:ParticleSize+k）=ParSwarm（:ParticleSize+k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
end
%對每一個粒子計算其適應度函數的值

for?k=1:SwarmSize
ParSwarm（k2*ParticleSize+1）=AdaptFunc（ParSwarm（k1:ParticleSize））;
end

%初始化粒子群最優解矩陣
OptSwarm=zeros（SwarmSize+1ParticleSize）;
%粒子

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