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我正在寻找类似于前馈神经网络的认知图的权重，不同之处在于没有自连接（因此对角线 = 0 ）。权重矩阵是3*3，每个粒子代表需要找到（优化）的权重。在我的应用程序中，我需要将权重的值限制在[-1,1]. So 的范围内，当 PSO 更新其速度和位置方程（摘录如下）时，我选择了那些高于 1 和 -1 的索引并将它们设置为阈值。我检查了速度和位置的值。的前 6 行和 6 列Velocity是

前 6 行和Position6 列的值 =

的值Positions和因此的权重也Velocity超出了我提到的范围。应该怎么做才能使位置值和权重矩阵在 [-1,1] 范围内？我哪里错了？请帮忙。

在所有计算和 PSO 例程结束后，我得到以下权重矩阵，而不是权重矩阵值在 -1 到 1 的范围内。

我明白每个粒子都是特定函数的解，每个粒子和群体都在不断寻找最佳解。如果在第一次迭代后找到了全局最佳值，并且没有将新粒子添加到混合中，那么循环是否应该退出并且找到的第一个全局最佳值是最合适的解决方案？如果是这种情况，是什么让PSO比仅遍历列表更好。

我是粒子群优化的新手。

我有一个二维图像的冲浪图，如下所示：

是否有可能随机激发粒子并使它们找到最大值（全局）？

如果是，任何人都可以提供算法或示例代码。

谢谢你。

编辑：做了一些编码并得到了答案，对于像 10-15 这样的少量迭​​代，粒子在最大值处聚集，但如果迭代超过 15，比如 50 等，粒子就会远离最大值。

有人可以提供解决方案吗，我已经包含了 matlab 代码和示例图像：

我的 MATLAB 代码使用 GPU 创建原始数据（25 秒）。然后在 MATLAB 中，这些原始数据被处理成可以输入目标函数（15 秒）的缩放量。

MATLAB 粒子群优化代码是否可以在处理当前原始数据时开始检索下一批原始数据？

谢谢你。

我正在编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。我正在用 Octave 做这个程序。我尝试查找相关命令，但找不到一个。我想要矩阵形式的答案。
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对于前

从此我想要 5 个数字，如
305 590 495 244 340
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我是粒子群优化的新手，并试图用八度音程编写代码。

现在到达这里我需要一个目标函数（我希望我在这里是正确的）我在这里使用的数据可以从

www.amstat.org/publications/jse/v21n3/scariano/batting_data.csv

现在下载我不知道如何编写目标函数以最大化每列的价值。最后我想要这五个矩阵形式的值。
非常感谢您的帮助，如果您发现我的概念不正确，请赐教

我在使用集群时遇到了一些问题。我正在为我的课程做一些自学，我想尝试一个聚类算法。这不是我的作业。

当我执行这段看起来非常合乎逻辑的代码时，该值&p[]总是返回 0，因此循环变得无限。

//复制临时到集群}

有人能告诉我我犯了什么错误吗？或者，如果您有任何其他建议，可以在此处发布。我真的很想有一些新的视角，而不是我的。

粒子群优化中的gbest和lbest有什么区别，为什么叫Lbest PSO？

我想知道在使用弹性传播训练之前使用遗传算法、粒子群优化和模拟退火训练前馈神经网络是否会改善结果。

这是我正在使用的代码：

如您所见，一系列训练算法应该可以改善整体训练。

请让我知道这是否有意义以及代码是否正确。它似乎正在工作，但我想确定，因为有时我看到 GA 取得的进展是从 PSO 重置的。

谢谢

我正在编写基本的 PSO（粒子群优化）并且一直收到粒子实例没有属性的错误__getitem__。我认为一切都很好，但particle课程似乎有一些错误。看看particle课堂。