Программа оптимизации методом роя частиц (particle swarm optimisation) в MATLAB

Контрольное задание для студентов ВОЛГТУ 1. Самостоятельно найти в литературе по «Методам оптимизации» определение унимодальной функции и разобраться с его смыслом. Это важно, так как вычислительный процесс в любом методе одномерной оптимизации опирается на предположение об унимодальности f(x) 2. Программно реализовать на языке С++ процедуру одномерной оптимизации методом деления пополам: (Программа должна обеспечить на каждой итерации метода выв...

Понятие оптимизации. Основные задачи оптимизации в электроэнергетике. Степени свободы электроэнергетической системы. Допустимый и оптимальный режимы;Применение метода множителей Лагранжа при решении задач оптимизации в электроэнергетике;Задачи оптимизации текущих режимов электроэнергетических систем и электрических сетей;Определение оптимального распределения нагрузки между ТЭС методом множителей Лагранжа. Относительные приросты ТЭС;Определение о...

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ". Программа предназначена для решения задачи линейного программирования (ЗЛП) симплекс-методом. Авторы: Б. Казаков, Ф. Горбацевич Программа создана в 2002 году в качестве 7й лабораторной работы по дисциплине Методы Оптимизации, кафедра МО ЭВМ, Факультет КТИ, ЛЭТИ.rn

ЗНТУ Программное обеспечение автоматизированных систем 2 курс. Предмет математические методы оптимизации и исследования операций. Программа и ее исходник написано на языке C++ в Borland. 5.02. Данная программа находит точку минимума функции f(x) = (2*x+1)(2*x+1)(x-4) методом золотого сечения и методом деления пополам. Срр файл с комментариями все понятно и ясно написано, если что можно просто изменить функцию и все будет работать так как вам надо...

Издательство InTech, 2007, -548 pp. In the era globalisation the emerging technologies are governing engineering industries to a multifaceted state. The escalating complexity has demanded researchers to find the possible ways of easing the solution of the problems. This has motivated the researchers to grasp ideas from the nature and implant it in the engineering sciences. This way of thinking led to emergence of many biologically inspired algo...

ISTE Ltd, 2006. – 244 p. This book is the first to deal exclusively with particle swarm optimization. In his Swarm Intelligence [KEN 01], originally entitled Particle Swarm Optimization (PSO), my friend Jim Kennedy has devoted three chapters out of eleven to this subject, above all as an illustration of the more general concept of collective intelligence without dwelling on the details of practical implementation. For this book, my goal was simp...

Издательство InTech, 2009, -486 pp. Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique developed by Dr. Eberhart and Dr. Kennedy in 1995, inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. PSO shares many similarities with evolutionary computation techniques such as Genetic Algorithms (GA). The system is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating gene...

Издательство InTech, 2010, -110 pp. In nature, it is possible to observe a cooperative behaviour in all animals, since, according to Charles Darwin’s theory, every being, from ants to human beings, form groups in which most individuals work for the common good. However, although study of dozens of social species has been done for a century, details of how and why cooperation evolved remain to be worked out. Actually, cooperative behaviour has b...

Диссертация, University of Pretoria, 2004, -251 pp. Pattern recognition has as its objective to classify objects into different categories and classes. It is a fundamental component of artificial intelligence and computer vision. This thesis investigates the application of an efficient optimization method, known as Particle Swarm Optimization (PSO), to the field of pattern recognition and image processing. First a clustering method that is based...

Overview. Department of Computer Science University of Essex Technical Report CSM- 469. - May 2007. – 57 p. Ref. 661 (! ) Particle swarm optimisation (PSO) has been enormously successful. Within little more than a decade hundreds of papers have reported successful applications of PSO. In fact, there are so many of them, that it is difficult for PSO practitioners and researchers to have a clear up-to-date vision of what has been done in the area o...