particle-swarm

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我想找到阿尔法系数，其最小化该目标函数： fun_Obj = @(Alpha) norm(A- sum(Alpha.*B(:,:),2),2) 随着： A =矢量1D（69X1） B =矩阵的计算2D（69X1000） Alpha_i未知参数的矢量（1X1000），其中 Alpha 和sum（Alpha）= 1 什么是处理这样一些参数的最佳优化方法（我可以尝试减少它仍然很多）？如何在优化过程

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是用于实现优化算法的混合整数线性规划（例如遗传或粒子群）

我正在学习用于自动分组用户的优化算法。然而，我对这些算法完全陌生，因为我回顾了相关文献，所以我听说过它们。另外，在其中一篇文章中，作者使用Integer Programming实现了他们自己的算法（基于他们自己的逻辑）（这是我对IP的了解）。我想知道是否需要使用混合整数线性规划实现基因/粒子群（或任何其他优化）算法，或者这只是其中一个选项。最后，我需要建立一个基于网络的系统来自动分组用户。我感谢

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基于PSO和K-means的文本文档聚类R

我是粒子群优化的新手。我阅读了关于基于PSO和K-means的聚类的研究论文，但是我没有找到相同的工作示例。任何形式的帮助都非常感谢。提前致谢！我想在R中使用PSO和K-means进行文本文档聚类。我的基本思想是，首先PSO会给我聚类质心的优化值，然后我必须使用群集质心的优化值PSO作为k-均值的初始聚类质心以获得文档簇。下面是描述我迄今为止所做的工作的代码！ #Import library

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粒子在粒子群优化（PSO）

如果我有一个数组甲即由50个元素，我想使用粒子群优化（PSO）算法，以产生另一阵列乙用相同的大小（50个元素）。当元件在乙值是相似的或最接近元素的甲的值，例如： A[0]= 0.44 ----------------- B[0] = 0.40 A[1]= 0.3 ----------------- B[1] = 0.315 A[2]= 0.2 ---------------

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PSO的健身功能在我的代码中不起作用？

我有一个Android Studio项目，它使用群体粒子算法优化移动资源。我一直在我的健身功能中遇到这个错误，我的主要活动从未运行或因此显示出结果。这是我的课，我不断获取问题... public class CustomService implements Goodness { public static int numOfServices = MainActivity.servicenam

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如何从八度矩阵的列中随机选择n个数字

我在写一个粒子群优化程序，为此我想初始化我的粒子。我希望我的粒子从我正在应用群优化的列中随机初始化。我正在做Octave中的程序。我试图寻找相关的命令，但coundt找到一个。我想要矩阵形式的答案。帮助表示赞赏。对于防爆 733 590 495 479 569 560 305 433 319 244 256 255 398 340 从这个我想5号像 305 59

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粒子群优化算法中的维数

在particle swarm optimization algorithm中，维数究竟是什么意思。搜索空间中的粒子数量（人口规模）是多少？或者它是每个粒子的坐标？

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具有多个参数的粒子群优化和函数

我想使用粒子群优化来优化具有多个参数的函数。我该怎么做？我到处找到这个公式1，但是我怎么能理解这个公式，我可以用一个变量来优化一个函数。例如，我有一个带2个参数的函数，我想最大化它。我怎样才能用PSO做到这一点？ VI，d←ωvi中，d +φPRP（PI，d-XI，d）+ΦGRG（GD-XI，d） function (x, y) { return x + y }

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LibGDX正确处理点精灵进行群集？

这是一个未解决的问题，但我会尽量做到尽可能具体。我已经在Android Studio中编写了一些东西，现在使用Eclipse + LibGDX来查看游戏。这是一个相当高/中等水平的API，因此我们无法再深入到绘制图形的较低层次。但是，我们知道它使用四重渲染方法。现在，这种方法适用于大多数类型的游戏，但如果我想看看成颗粒的群聚算法（比如，1000点），以前我用点精灵渲染。看来libgdx不使用这

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如何在人工神经网络中应用PSO

我对理解粒子群算法的概念有疑问。为了编写代码，我们将一些文章分散到我们的空间中，并试图找到一个地方(for example min of a function or desire target)。基于位置，速度等所有粒子最终到达我们想要的地方。现在我有一个问题如何将这个代码应用到我的ANN设计中？它如何能够帮助神经网络？（似乎PSO具有较强找到全球乐观结果的能力和反向传播有能力找到地方，对吗？）