AWPSO_ipso_AWPSO_源码资源-CSDN下载

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92 浏览量 2021-10-02 02:55:13 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

标题中的"AWPSO_ipso_AWPSO_源码"指的是一个包含了两种优化算法——自适应权重粒子群优化（Adaptive Weight Particle Swarm Optimization, AWPSO）和改进粒子群优化（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）的源代码库。这两种算法在解决复杂优化问题时表现出高效性和广泛的应用性，尤其在神经网络和支持向量机（SVM）的参数调优中。 1. **自适应权重粒子群优化(AWPSO)** 自适应权重粒子群优化是粒子群优化（PSO）的一个变种，它通过动态调整粒子的惯性和速度权重来提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在AWPSO中，粒子的运动不仅受到其当前位置和最佳位置的影响，还受到全局最优位置的影响，这样可以避免早熟收敛，提高搜索效率。在神经网络训练中，AWPSO可以用来寻找最优的网络结构和参数，如学习率、权值初始化等，以提高网络的泛化能力。 2. **改进粒子群优化(IPSO)** IPSO是对基本PSO的一种优化，通常包括对粒子的运动规则、更新策略或者适应度函数进行改进。IPSO可能引入了更多智能机制，如混沌、遗传算法等，以增强算法的探索和开发能力。在支持向量机中，IPSO可以用于优化核函数参数、正则化参数C以及软间隔参数等，以达到更好的分类或回归性能。 3. **神经网络** 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量节点（神经元）和连接它们的边（权重）组成。通过学习过程，神经网络可以自动提取数据中的特征并进行分类或预测任务。优化神经网络的参数（如权重和偏置）是训练过程的关键，而AWPSO和IPSO这样的全局优化算法能有效地在大量的可能参数组合中找到最优解。 4. **支持向量机(SVM)** 支持向量机是一种二分类和多分类的监督学习模型，其核心思想是构造最大边距超平面。SVM的参数包括核函数类型、正则化参数C以及可能的软间隔参数。选择合适的参数对SVM的性能至关重要，而IPSO能帮助我们在这些参数空间中找到最优组合。 5. **源代码(AWPSO.m, IPSO.m)** 提供的两个文件"AWPSO.m"和"IPSO.m"很可能分别包含了AWPSO和IPSO算法的MATLAB实现。这些源代码可以帮助用户理解和应用这两种优化方法，同时也可以作为研究和教学的参考，进一步定制和改进算法以适应特定的问题。综合以上，这个压缩包提供了用于优化神经网络和支持向量机的AWPSO和IPSO算法的源代码，对于研究机器学习优化方法、改善模型性能的学者和工程师具有很高的实用价值。通过深入研究和实践这些代码，我们可以更好地理解优化算法的工作原理，并可能发现新的优化策略。

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AWPSO.zip （2个子文件）

AWPSO.m 2KB

IPSO.m 2KB

function[zbest2,yy2]=AWPSO(nPop,MaxIt,lowerbound,upperbound,numbervar,costfcn); c1 = 1.494; c2 = 1.494; maxgen=MaxIt; % 进化次数 sizepop=nPop; %种群规模 Vmax=1; Vmin=-1; ub=upperbound; dim=numbervar; %fobj=costfcn; popmax=upperbound; popmin=lowerbound; %% 产生初始粒子和速度 for i=1:sizepop %随机产生一个种群 pop(i,:)=ub*rands(1,dim); %初始种群 V(i,:)=rands(1,dim); %初始化速度 %计算适应度 fitness(i)=costfcn(pop(i,:)); %染色体的适应度 end a=pop; %% 个体极值和群体极值 [bestfitness bestindex]=min(fitness); zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳 gbest=pop; %个体最佳 fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值 fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值 %% 第一次迭代时每个粒子的权重 wwax=0.9; wwin=0.5; fav=mean(fitness); ffmin=min(fitness); for j=1:sizepop if fitness(j)>fav w(j)=wwax; else w(j)=wwin-(wwax-wwin)*(fitness(j)-ffmin)/(fav-ffmin); end end %% 迭代寻优 for i=1:maxgen for j=1:sizepop %速度更新 V(j,:) =w(j)* V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:)); V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax; V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin; %种群更新 pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:); pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax; pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin; %适应度值 %fitness(j)=fobj(pop(j,:)); end for j=1:sizepop %适应度值 fitness(j)=costfcn(pop(j,:)); end fav=mean(fitness); ffmin=min(fitness); for j=1:sizepop if fitness(j)>fav w(j)=wwax; else w(j)=wwin-(wwax-wwin)*(fitness(j)-ffmin)/(fav-ffmin); end end for j=1:sizepop %个体最优更新 if fitness(j) < fitnessgbest(j) gbest(j,:) = pop(j,:); fitnessgbest(j) = fitness(j); end %群体最优更新 if fitness(j) < fitnesszbest zbest = pop(j,:); fitnesszbest = fitness(j); end end yy(i)=fitnesszbest; end yy2=yy;zbest2=zbest; end