標簽[particle-swarm] - 堆棧內存溢出

[英]Possible to run multiple iterations of fsolve(in serial) on multiple cores?

我正在嘗試使用 Matlab 的粒子群優化來解決復雜的優化問題。 PSO 中調用的目標 function 使用 matlab 的 fsolve() function 解決內部優化問題，其中來自 fsolve 的解決方案用於計算 PSO 將嘗試最小化的 function 評估。通常，在沒有 PS ...

如何輸入參數約束？

[英]How to input constraints on parameters?

我目前正在使用 PSO 進行材料預測項目，我想知道是否有人可以提供任何專業知識。我使用 PSO 作為我的操作方法，但我正在嘗試處理一個約束例如：我有 17 個輸入參數供算法參考並進行預測。但是，這 17 種元素不應超過 100%。我可以知道如何輸入約束嗎？在此處輸入圖像描述 ...

DG 的最佳位置

[英]optimal location of DGs

我有一個 0.4 KV electrical.network，我需要在其上使用粒子群優化算法來找到 DG 的最佳位置和大小，但我是優化主題的新手，我嘗試了很多但我不知道該怎么做任何人都可以幫我嗎 ...

ACO和PSO與遺傳算法的異同

[英]similarities and differences between ACO and PSO and Genetic algorithms

大家好，我想知道Ant 菌落優化算法和粒子群優化和遺傳算法之間的主要異同是什么。 ...

粒子群優化：在高維空間中過快地收斂到局部最優

[英]Particle Swarm Optimisation: Converges to local optima too quickly in high dimension space

在投資組合優化問題中，我有一個高維 (n=500) 空間，其上限和下限為 [0 - 5,000,000]。使用 PSO，我發現該解決方案可以快速收斂到局部最優，並將問題縮小到多個領域：速度：粒子速度在上限/下限 [0 - 5,000,000] 范圍內迅速衰減到極小的步長 [0-10]。我 ...

我嘗試使用粒子群優化來找到最好的數據，但是我遇到了一些麻煩

[英]I try to use Particle Swarm Opitimization to find the best data, but there has some trouble for me

我想創建一個變量X，X包含40個數據，X之和等於100。同時，X中的數據大於0。使用PSO尋找最佳數據。代碼如下。誰能幫我解決這個問題？ ...

具有連續和離散變量的粒子群優化

[英]Particle swarm optimization with both continuous and discrete variables

所以我想嘗試使用粒子群優化算法來解決我的優化問題。當我與 python 兼容時，我正在研究PySwarms工具包。問題是我在這個領域並沒有真正的經驗，也不知道如何解釋我的問題的完整性約束。我正在尋找有關處理 PSO 中積分變量的一些方法的建議。也許有一些 PySwarms 的例子或任何好的替 ...

進化策略優化（ESO）和粒子群優化（PSO）的主要區別是什么？

[英]what are the main differences between Evolutionary strategy Optimization(ESO) and particle swarm Optimization(PSO)?

我注意到 ESO 使用突變，並且使用“適者生存”更改/選擇粒子，而在 PSO 中不使用突變，所有粒子保持不變並遵循最佳粒子的 position。如果我錯了，請糾正我。 ...

R 中的 PSO Package 在需要 TRUE/FALSE 時總是以錯誤結束

[英]PSO Package in R always end with an error in while TRUE/FALSE needed

嘗試執行 ANN 優化，但我總是遇到無法解決的相同錯誤。我在我的代碼中放了一些trackback() ，但除了以下錯誤之外沒有返回任何內容：您是否已經看到此錯誤以及我可以從哪里來？ ...

有沒有辦法選擇在二元粒子群優化中選擇多少個特征？

[英]Is there any way to choose how many features are selected in Binary Particle Swarm Optimization?

我使用 pyswarms 庫將 BPSO 實現為一種特征選擇方法。我按照本教程進行操作。有沒有辦法限制功能的最大數量？如果沒有，是否還有其他具有此功能的粒子群（或遺傳/模擬退火）python 實現？ ...

如何將變量傳遞給 Python 中的 pyswarm 函數

[英]How to pass a variable to pyswarm's functions in Python

我想知道如何在 Python 中使用 Pyswarm 將特定變量傳遞給 function。檢查下面的示例我的問題是如何將MY_VAR傳遞給 function cons 。謝謝！ ...

如何使用 PSO 解決最短路徑問題？

[英]How to use PSO for shortest path problem?

我正在嘗試使用 PSO 來查找 2d 網格中兩點之間的最短路徑，但我不知道，我用什么值來初始化粒子速度和適應度值。我剛剛學習了這個算法，所以我基本上不明白如何使用它來尋找最短路徑。 ...

特征選擇大大降低了准確性

[英]Feature selection drastically decreases accuracy

我一直在玩 Pyswarms，特別是用離散的二進制 PSO 來執行特征選擇，因為它是一種優化技術，有助於執行特征子集選擇以提高分類器性能。（ https://pyswarms.readthedocs.io/en/development/examples/feature_subset_select ...

如何使用 SKO.pso python 應用粒子群優化

[英]How to apply Particle Swarm Optimization using SKO.pso python

我在 Github 上找到了 package，它包含有關進化的各種算法。鏈接如下： https://github.com/guofei9987/scikit-opt 但是，在使用 package 時，我感到困惑。當我嘗試作為示例進行操作時，將昏暗設置為 1，當上限為 10 時將下限設置為零，關注 ...

為什么我在 Julia 中的代碼會因為更高的迭代而變慢？

[英]Why my code in Julia is getting slower for higher iteration?

我寫了一個主要的 function，它使用隨機優化算法（粒子群優化）來找到 ODE 系統的最佳解決方案。我會運行 50 次以確保可以找到最佳值。起初它運行正常，但現在我發現計算時間會隨着迭代的增加而增加。前十次計算的成本不到 300 秒，但最終計算會增加到 500 秒。每次計算似乎要多花 ...

Matlab Pso 算法

[英]Matlab Pso Algorithm

我正在嘗試使用 MATLAB 中的 PSO 優化器解決符號優化問題。變量 rxacn theta z 是符號變量，CD 是通過對 r 進行積分計算的。 CD 是目標函數，自由變量 a,n, theta 和 lb 和 ub 是邊界。完整代碼如下：這是我得到的錯誤： @(a,n,th ...

如何構建 RF（隨機森林）和 PSO（粒子群優化器）的混合 model 以找到產品的最佳折扣？

[英]How to build hybrid model of RF(Random Forest) and PSO(Particle Swarm Optimizer) to find optimal discount of products?

我需要為每種產品（例如 A、B、C）找到最佳折扣，以便使總銷售額最大化。對於 map 折扣和銷售季節的每種產品，我都有現有的隨機森林模型。我如何組合這些模型並將它們提供給優化器以找到每種產品的最佳折扣？選擇 model 的原因： RF：它能夠提供更好的（w.r.t 線性模型）預測變量和響應 ...

TypeError: '(slice(None, None, None), array([ True, False, ... True, True]))' 是一個無效的鍵

[英]TypeError: '(slice(None, None, None), array([ True, False, … True, True]))' is an invalid key

嘗試使用 BPSO 進行特征選擇，但出現類型錯誤：TypeError: '(slice(None, None, None), array([ True, False, False, True, False, False, False, True, True, False, True , False, ...

使用像 PSO 這樣的元啟發式訓練神經網絡是如何工作的？

[英]How does training a neural network using a metaheuristic like PSO work?

我想更多地了解訓練神經網絡的其他方法，我可以找到大量關於 GA 訓練網絡的文獻，但關於 PSO 訓練的文獻不多。這是如何運作的？我有一個大致的想法：您創建一個由如此多的粒子組成的群，並使用網絡損失函數（例如 MSE）作為啟發式方法。粒子將移動到 MSE 最低的區域，然后您就有了網絡的權重。 ...

PSO 可以基於 ODE 的實驗數據工作嗎？

[英]Can PSO work based on experimentel data with ODEs?

我想優化微分方程的參數。我有一個包含測量值的數據集，我想在微分方程的幫助下獲得類似的結果。當我閱讀 Python pyswarm 模塊的文檔時，我沒有找到任何基於實驗數據的最小化示例。我只有在使用函數和上下限最小化時才得到示例。是否可以根據測量值使用 PSO 進行 ODE 最小化，還是必須將 ...