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求助高手关于粒子群算法(PSO)待优化函数fitness(x)中x的问题
1、function F = fitness（ x ）F = x^3-60*x^2+900*x+100； %0x=31 F = -F；%求-F的最小值，就是求F的最大值。
2、粒子群算法流程图如下：以Ras函数（Rastrigins Function）为目标函数，求其在x1，x2∈[-5，5]上的最小值。
3、粒子群优化算法（PSO：Particle swarm optimization） 是一种进化计算技术（evolutionary computation），源于对鸟群捕食的行为研究。 粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
4、所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness value），每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO 初始化为一群随机粒子（随机解）。
pso优化pid结果都是直线
1、莫非初始值给定的就稳定了，没有任何扰动和误差。
2、Clerc对一些专用于某些约束优化问题如TSP问题的PSO算法变种进行了试验，结果显示该方法比较有前途。Pang使用模糊矩阵来表示微粒的位置和速度，对PSO算法的算符进行了重定义，并将其应用到TSP问题的求解。
3、Pugh提出一种抗噪声的PSO算法。Pan将***设检验和最优计算预算分配（OCBA）技术引入微粒群算法，提出PSOOHT算法，来解决噪声环境下的函数优化问题。
4、PSO收敛快，特别是在算法的早期，但存在着精度较低，易发散等缺点。
MATLAB中使用PSO的工具箱编程中遇到的问题
Z跟AZ数组中元素的个数不相等。Z固定只有两个值，而AZ的个数根据in决定。
bounds=[-1；1]得到的其实就是一个行向量[-1 1]，你可以把它复制来运行一下就行了；单引号就是转置的意思，因为“；”表示“-1”和“1”是处于两行的，转置一下就回来了。
已知Io=1，L=3750，θ=45°，求dx和dy。分析已知关系式，我们看到该方程可以用vpasolve函数求解，即可。
阅读文档：python有一个非常详细的官方文档，包含了所有的内置函数和模块的详细信息。当你遇到问题时，首先查阅文档，这通常是解决问题的最佳途径。
主要问题：代码本来应该分两部分，都被混到一起了。而且你可能是直接在命令窗口中直接贴代码运行，这对于函数而言是不允许的，应该保存成M文件再运行。
感觉不是Python function的问题：matlab中调用python函数文件后 ，这个函数文件就导入内存了，改动python文件后，内存中已经加载的那个函数文件 并不会随着改变，所以依然是str＝abc 。。
PSO算法里不等式约束怎么编程
1、对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。
2、二进制PSO首先将粒子初始化为0和1组成的序列。二进制PSO算法是对式（2）作些改变，其位置更新如式（3）所示（程志刚等，2007）：高光谱遥感影像信息提取技术 式中： 是 Sigmoid 函数。
3、后来Carlisle使用搜索空间中的一个随机点来确定环境是否发生变化，但是这需要集中控制，与PSO算法的分布式处理模型不符。为此Cui提出TDPSO算法，让最优历史位置的适应值随着时间减小，从而不再需要集中控制。
4、将粒子群的搜索范围都限制在条件约束簇内，即在可行解范围内寻优。第一种方法有相关论文，看了下，感觉比较[_a***_]等式约束情况，比较类似于在适应度函数中加入拉格朗日乘子的做法，如果论文下不到的话，请留言。
5、Yang对该方法在量子空间进行了扩展。Mohan提出了几种二进制方法（直接方法、量子方法、正则方法、偏差向量方法以及混合方法），但是从有限的实验中没有得出什么结论。
凯恩帝g32定点停车怎么编程的
在凯恩帝数控车床的面板上，通过按下编辑键来亮起指示灯。下一步需要一直按程序键，直到屏幕中出现程序内容。这个时候在图示位置输入新的4个数字，比如2222。
连续G32时，Q仅在第一个程序段有效，第二个G32程序段中指定的Q无效。
按机床索引，把程序开关（4）打开，按编辑，输入（Oxxxx），G99-G98，刀号刀补（T0101），转速，切削液开，路线，M30。
凯恩帝系统plc编程软件和电脑通信的方法为：首先需要传输端口，当PLC与电脑连接通讯线之后，右击“我的电脑”，选择“管理”。在弹出的“计算机管理”窗口中，选择“设备管理器”。
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