国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

C# PSO 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法 隨機算法 求解復雜方程的最大、最小值

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了C# PSO 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法 隨機算法 求解復雜方程的最大、最小值。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

復雜方程可以自己定義,以下是看別人的題目,然后自己來做
C# PSO 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法 隨機算法 求解復雜方程的最大、最小值,算法,粒子群優(yōu)化算法,遺傳算法
以下是計算結(jié)果

C# PSO 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法 隨機算法 求解復雜方程的最大、最小值,算法,粒子群優(yōu)化算法,遺傳算法文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-696140.html

private void GetMinResult(out double resultX1, out double min)
        {
            double x1, result;
            Random random1 = new Random(DateTime.Now.Millisecond* DateTime.Now.Second);
            min = 999999;
            resultX1 = 0;
            for (int i = 0; i < 654321; i++)
            {
                if (random1.Next(0, 100) % 2 == 0)
                {
                    x1 = resultX1 + random1.NextDouble()*100;

                }
                else
                {
                    x1 = resultX1 - random1.NextDouble()*100;
                }
                if (x1 < 0 || x1 > 50)
                {
                    continue;
                }
                result = x1 * Math.Sin(x1) * Math.Cos(2 * x1) - 2 * x1 * Math.Sin(3 * x1) + 3 * x1 * Math.Sin(4 * x1);
                if (result < min)
                {
                    resultX1 = x1;
                    min = result;
                }
            }
        }

到了這里,關于C# PSO 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法 隨機算法 求解復雜方程的最大、最小值的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權(quán),不承擔相關法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領支付寶紅包贊助服務器費用

相關文章

  • 粒子群優(yōu)化算法(PSO)附代碼

    粒子群優(yōu)化算法(PSO)附代碼

    粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一種經(jīng)典的群智能算法,該算法靈感源自于鳥類飛行和覓食的社會活動,鳥群通過個體之間的信息交互來尋找全局最優(yōu)點。PSO算法具有原理簡單、較少的參數(shù)設置和容易實現(xiàn)等優(yōu)點,因此近年來受到學者們的廣泛關注和研究。 粒子

    2023年04月08日
    瀏覽(20)
  • 粒子群算法PSO優(yōu)化LSTM超參數(shù)

    LSTM 航空乘客預測單步預測的兩種情況。 簡單運用LSTM 模型進行預測分析。 加入注意力機制的LSTM 對航空乘客預測采用了目前市面上比較流行的注意力機制,將兩者進行結(jié)合預測。 多層 LSTM 對航空乘客預測 簡單運用多層的LSTM 模型進行預測分析。 雙向LSTM 對航空乘客預測雙向

    2024年02月07日
    瀏覽(30)
  • 智能優(yōu)化算法之粒子群算法(PSO)的實現(xiàn)(Python附源碼)

    智能優(yōu)化算法之粒子群算法(PSO)的實現(xiàn)(Python附源碼)

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是于1995年被Kennedy等人提出的一種模擬自然界中鳥群進行覓食過程的一種群智能優(yōu)化算法,該算法將待求解問題的每一個候選解視作鳥群中的每一個個體的具體位置信息,每個候選解對應的最優(yōu)適應度值作為每個個體在該位置處所能搜

    2024年02月04日
    瀏覽(98)
  • Python實現(xiàn)PSO粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化LightGBM分類模型(LGBMClassifier算法)項目實戰(zhàn)

    Python實現(xiàn)PSO粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化LightGBM分類模型(LGBMClassifier算法)項目實戰(zhàn)

    說明:這是一個機器學習實戰(zhàn)項目(附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解),如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。 PSO是粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization)的英文縮寫,是一種基于種群的隨機優(yōu)化技術(shù),由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆蟲、

    2024年02月15日
    瀏覽(30)
  • Particle Swarm Optimization粒子群優(yōu)化算法(PSO算法)概念及實戰(zhàn)

    Particle Swarm Optimization粒子群優(yōu)化算法(PSO算法)概念及實戰(zhàn)

    粒子群算法(PSO算法) 粒子群算法,又稱粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization),縮寫為 PSO, 是近年來發(fā)展起來的一種新的進化算法(Evolutionary Algorithm - EA),由Eberhart 博士和Kennedy 博士于1995年提出,其源于對鳥群捕食的行為研究。 PSO模擬鳥群的捕食行為。 設想這樣一

    2024年02月16日
    瀏覽(25)
  • 智能優(yōu)化之粒子群算法(PSO)(Matlab,python,C++實現(xiàn))

    智能優(yōu)化之粒子群算法(PSO)(Matlab,python,C++實現(xiàn))

    一、算法簡介 粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)是一種仿生算法,它是一種 在求解空間中尋找最優(yōu)解 的簡單算法。它與其他優(yōu)化算法的不同之處在于,它只需要 目標函數(shù),不依賴于目標的梯度或任何微分形式。它也有很少的超參數(shù)。 由Kennedy和Eberhart于1995年提出; 群體

    2024年02月16日
    瀏覽(100)
  • 粒子群算法PSO優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)的數(shù)據(jù)回歸預測 matlab代碼

    粒子群算法PSO優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)的數(shù)據(jù)回歸預測 matlab代碼

    %% ?清空環(huán)境變量 warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息 close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗 clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量 clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行 tic %% ?導入數(shù)據(jù) P_train = xlsread(\\\'data\\\',\\\'training set\\\',\\\'B2:G191\\\')\\\'; T_train= xlsread(\\\'data\\\',\\\'training set\\\',\\\'H2:H191\\\')\\\';

    2024年02月02日
    瀏覽(32)
  • 粒子群算法(PSO)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測回歸——附代碼

    粒子群算法(PSO)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測回歸——附代碼

    目錄 摘要: 1.BP模型神經(jīng)網(wǎng)絡模型 2.粒子群優(yōu)化算法(PSO) 偽代碼實現(xiàn) 3.粒子群算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(PSO-BP) 4.程序運行結(jié)果 5.本文Matlab代碼 BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常見的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,本文通過粒子群算法(PSO)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)進行尋優(yōu),得到最優(yōu)化的網(wǎng)絡參數(shù),并與

    2023年04月11日
    瀏覽(22)
  • 粒子群算法優(yōu)化支持向量機回歸分析,PSO-SVM回歸分析

    背影 支持向量機SVM的詳細原理 SVM的定義 SVM理論 粒子群算法原理 SVM應用實例,粒子群算法優(yōu)化支持向量機回歸分析,PSO-SVM回歸分析 代碼 結(jié)果分析 展望 完整代碼:粒子群算法優(yōu)化支持向量機回歸分析,PSO-SVM回歸分析(代碼完整,數(shù)據(jù)齊全)資源-CSDN文庫 https://download.csdn.

    2024年03月15日
    瀏覽(29)
  • Python實現(xiàn)PSO粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸算法)項目實戰(zhàn)

    Python實現(xiàn)PSO粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡回歸算法)項目實戰(zhàn)

    說明:這是一個機器學習實戰(zhàn)項目(附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解),如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。 PSO是粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization)的英文縮寫,是一種基于種群的隨機優(yōu)化技術(shù),由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆蟲、

    2024年02月13日
    瀏覽(101)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領取紅包,優(yōu)惠每天領

二維碼1

領取紅包

二維碼2

領紅包