「java粒子群」java粒子群算法库

本篇文章给大家谈谈java粒子群，以及java粒子群算法库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、想找到量子粒子群算法java版本程序代码！！！哪位大神有给我发份呗！！！
• 2、求助：基于粒子群优化的模糊C均值的java算法
• 3、有目标函数，怎么用sgd算法优化
• 4、寻求一个面板切割最优解的算法，可以用C、C++或Java编写。寻求高手帮助，如果算法正确高效，将再补10分
• 5、我是学管理的,没太学过计算机编程,敢不敢写一篇要用到蚁群算法编程的毕业论文么？有此种经历的朋友么？

想找到量子粒子群算法java版本程序代码！！！哪位大神有给我发份呗！！！

很少见到java的QPSO代码，一般都是matlab和C++的，楼主或者可以自己用matlab代码修改成java的

求助：基于粒子群优化的模糊C均值的java算法

int num[50];

int i;

int t, a, b;

for(i = 0; i 50; i++) {

num[i] = i;

} //初始化

for(i = 0; i 51; i++) { //产生50个随机数

a = rand() % 100;

b = rand() % 100;

t = num[a];

num[a] = num[b];

num[b] = t;

}

void bubble(int a[]){ //起泡排序

int i,t;

for(i=0;i50;i++){

if(a[i]a[i+1])

t=a[i];a[i]=a[i+1];a[i+1]=t;

}

}

//num[9]就是你要的结果

有目标函数，怎么用sgd算法优化

pre t="code" l="java"function main()

clc;clear all;close all;

tic; %程序运行计时

E0=0.001; %允许误差

MaxNum=100; %粒子最大迭代次数

narvs=1; %目标函数的自变量个数

particlesize=30; %粒子群规模

c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数

c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数

w=0.6; %惯性因子

vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度

x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置

v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度

%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，

%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))

%inline命令定义适应度函数如下：

fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');

%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低

for i=1:particlesize

for j=1:narvs

f(i)=fitness(x(i,j));

end

end

personalbest_x=x;

personalbest_faval=f;

[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);

globalbest_x=personalbest_x(i,:);

k=1;

while k=MaxNum

for i=1:particlesize

for j=1:narvs

f(i)=fitness(x(i,j));

end

if f(i)personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置

personalbest_faval(i)=f(i);

personalbest_x(i,:)=x(i,:);

end

end

[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);

globalbest_x=personalbest_x(i,:);

for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置

v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))

+c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));

for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度

if v(i,j)vmax;

v(i,j)=vmax;

elseif v(i,j)-vmax;

v(i,j)=-vmax;

end

end

x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);

end

if abs(globalbest_faval)E0,break,end

k=k+1;

end

Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);

% strcat指令可以实现字符的组合输出

disp(strcat('the maximum value','=',Value1));

%输出最大值所在的横坐标位置

Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);

disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));

x=-5:0.01:5;

y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);

plot(x,y,'m-','linewidth',3);

hold on;

plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);

legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;

寻求一个面板切割最优解的算法，可以用C、C++或Java编写。寻求高手帮助，如果算法正确高效，将再补10分

这时一个多目标组合优化问题，NP完全问题，没有那么简单，属于世界性的难题。可以使用遗传算法、粒子群算法等模拟演化算法求解得到一个近优解，没有算法能保证得到一个最优解。

我是学管理的,没太学过计算机编程,敢不敢写一篇要用到蚁群算法编程的毕业论文么？有此种经历的朋友么？

我以前是学物流管理的，论文写的是关于粒子群优化算法，和蚁群算法有些类似吧。当时也没怎么学过编程，论文里验证算法的程序都是自己用java慢慢写出来的。编程其实不难，因为写这个程序只需要用到最基本的编程知识，算法里面只有加减乘除等最基本的运算形式，再写个界面就行了，界面的代码网上例子一大堆，一搜就搜到了。至于写程序涉及到的其他东西，什么代码优化了，什么测试了，对我们来说根本不用考虑。

java粒子群的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java粒子群算法库、java粒子群的信息别忘了在本站进行查找喔。