| Ai :: PSO. Modulo per l'esecuzione dell'algoritmo di ottimizzazione del swarm delle particelle |
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Ai :: PSO. Classifica e riepilogo
- Nome editore:
- Kyle Schlansker
- Sito web dell'editore:
- http://search.cpan.org/~kylesch/
Ai :: PSO. Tag
Ai :: PSO. Descrizione
Modulo per l'esecuzione dell'algoritmo di ottimizzazione della particella AI :: PSO è un modulo perl per l'esecuzione dell'algoritmo di ottimizzazione del swarm delle particelle all'algoritmo.synopsis Utilizzare AI :: PSO; My% params = (Numparticles => 4, # Numero totale di particelle coinvolte nella ricerca NumneighBors => 3, numero # Numero di particelle con cui ogni particella condividerà le sue matitazioni di avanzamento => 1000, # numero massimo di iterazioni prima di uscire senza soluzione Trovato Dimensioni => 4, numero # numero di parametri che si desidera ottimizzare Deltamin => -4.0, # Variazione minima in velocità durante l'aggiornamento PSO Deltamax => 4.0, # Variazione massima in velocità durante l'aggiornamento PSO MEWEIGHT => 2.0, # 'individualità' costante di ponderazione (più alto significa più individualità) MEMIN => 0.0, # 'individualità' minimo di peso casuale MEMAX => 1.0, # 'individualità' massima peso casuale con peso casuale => 2.0, # 'sociale' costante di ponderazione (più alto significa altro) themmin => 0.0, # 'social' minimo peso casuale per il peso casuale => 1.0, # 'social' massima pozzo casuale exitFitness => 0.9, # Fitness minimo per ottenere prima di uscire in Verbose => 0, # 0 Stampe Soluzione # 1 Stampe | N): Particle: fitness ad ogni iterazione # 2 scarica ogni particello e (+1) Psorandomrange => 4.0, # Impostazione: Abilita l'algoritmo PSO originale e # successivamente ignora i parametri me * / loro *); Sub custom_fitness_function (@Input) {# Questa è una funzione di callback. # @Input sarà passato a questo, non è necessario preoccuparti di impostarlo ... # ... fare qualcosa con @Input che è una serie di galleggianti # restituire un valore in con 0 peggiore e 1 è il migliore} pso_set_params (\% params); pso_register_fitness_function ('custom_fitness_function'); pso_optimize (); my @solutionarray = pso_get_solution_array (); Requisiti: · Perl.
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