AI :: PSO.

módulo para executar o algoritmo de otimização de swarm partular
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AI :: PSO. Classificação e resumo

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  • Kyle Schlansker
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AI :: PSO. Tag


AI :: PSO. Descrição

Módulo para executar o algoritmo de otimização de enxame de partículas Ai :: PSO é um módulo Perl para executar o algoritmo de otimização de swarm partícula.synopsis Use AI :: PSO; My% params = (numparticles => 4, # Número total de partículas envolvidas no Numneighborors => 3, # Número de partículas com as quais cada partícula compartilhará seus maxitações de progresso => 1000, # Número máximo de iterações antes de sair sem solução Encontradas dimensões => 4, # Número de parâmetros que você deseja otimizar o Deltamin => -4.0, # Mínimo de mudança na velocidade durante a atualização do PSO Deltamax => 4.0, # Mudança máxima na velocidade durante a atualização do PSO Meweight => 2.0, # 'Individualidade' Constante de ponderação (maiores significa mais individualidade) Memin => 0.0, # 'Individualidade' Peso Aleatório Mínimo MEMINAX => 1.0, # 'Individualidade' peso aleatório máximo themight => 2.0, # 'Social' constante de ponderação (maior média do grupo de confiança mais) Themmin => 0,0, # 'social' peso aleatório mínimo themmax => 1.0, # 'Social' Máximo de peso aleatório exitative => 0.9, # Aptidão mínima para alcançar antes de sair Verbose => 0, # 0 imprime Solution # 1 imprime (y | N): partícula: aptidão em cada iteração # 2 despejos cada partícula E (+1) Psorandomrange => 4.0, # Configuração Isto permite que o algoritmo original PSO e # também ignora os parâmetros de Me * / eles *); Sub Custom_Fitness_Function (@Input) {# Esta é uma função de retorno de chamada. # @input será passado para isso, você não precisa se preocupar em configurá-lo ... # ... fazer algo com @Input, que é uma matriz de floats # Retorna um valor em com 0 sendo o pior e 1 sendo o melhor} pso_set_params (\% params); pso_register_fitness_function ('custom_fitness_function'); pso_optimize (); meu @solutionarray = pso_get_solution_array (); Requisitos: · Perl.


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