粒子群优化算法的核心思想是每个粒子根据自己和周围粒子的“信息共享”寻优，达到全空间搜索最优解的目的。收敛速度快，全局寻优能力强。针对基本粒子群算法寻优精度较低，结果易发散的缺点，提出了一种参数自适应调整和边界条件约束的粒子群算法，惯性权重，学习因子随着迭代过程线性递加或递减，从而在算法初期个体能搜索整个空间，后期能够朝着全局最优值收敛而找到全局最优值。同时设置粒子边界条件约束，保证算法寻优解的准确性。理论分析和数值仿真结果表明了所设计方法的高效性，在保证算法效率的前提下，有效地提高了算法的寻优精度。
2022-03-14 14:58:48
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PTVResearch 是最先进的粒子跟踪测速软件，它基于光流方程的 Lucas-Kanade 解。 该软件使用表面特征来确定固体和流体流动的速度场，适用于广泛的应用，包括：河流河流流动、密集颗粒流动和高保真流体力学流动。 PTVResearch 不仅计算高分辨率的欧拉和拉格朗日速度数据，而且还结合了先进的预处理和后处理工具。 基于 MatLab 的图形用户界面作为工具箱直接安装，无需任何专业知识即可使用。
2022-03-13 23:37:58
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针对惯性权重改进策略大多采用同代粒子使用相同权重,忽略了粒子本身特点以及不同维上的有效信息,提出一种基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重粒子群算法(AWPSO)。在该算法中利用矢量运算分析粒子进化公式,用一种新的方法构造惯性权重公式,使惯性权重随不同代不同粒子不同维动态改变,加快粒子收敛速度和全局搜索能力。通过对7个典型测试函数的测试结果表明,AWPSO在收敛速度,收敛精度,全局搜索能力方面比线性惯性权重粒子群算法(LDIWPSO)均有不同程度上的提高。
2022-03-13 19:32:45
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matlab代码粒子群算法WRM的手稿中的代码
“用于串联水库优化配水的分解和动态规划聚合方法”中的代码
分解和动态规划聚合方法的代码，遗传算法和粒子群优化算法的代码可在“算法代码”目录中找到。
在本文中，图1至图3是在Adobe
Photoshop中手动制作的。
图4是在Matlab中制作的，其代码可以在“图代码”目录中找到。
可以在“求解结果”目录中找到详细的结果，包括使用不同方法获得的系统的操作过程以及使用算法参数的不同设置来求解GA或PSO的结果。
2022-03-13 17:19:00
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考虑一下，为了实现这个目的， 需要创建一个位置的数组（比如P1到P5的postion），一个表示方向的数组，之后每帧判断粒子的位置，根据当前粒子的位置来决定它的移动方向，当粒子到达任意一点，如果它还在生命周期内，就让它移动到下一个点。
2022-03-12 13:57:45
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Cinema 4d烟花粒子特效插件中英汉化版Nitro4D SparksFX v1.16 支持R12-R15
2022-03-11 10:04:40
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旅行商问题（TSP）是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题，提出一种蚁群与粒子群混合算法（HAPA）。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群，然后把蚂蚁子群的参数作为粒子，通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数，并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明，HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性。
2022-03-10 17:36:35
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