粒子群目标函数越小越好还是越大越好

PSO算法是一种基于迭代的优化算法.可以详细理解一下PSO算法的具体思想和寻优规则.我用数学概念给你解释一下目标函数值：我们简单的假设一条抛物线方程为y=ax^2+bx+c,存在一条直线y=mx+n与

电子是粒子,不是波,也不是波动性和波粒二象性.就像一块石头落入水中产生水波,能说石头是波动性和波粒二象性,显然不能.同样电子在磁场中产生的波,也不能说是电子波动性和波粒二象性.再如空气产生声波,不能说

我来给你答案：惠更斯和牛顿都只说到光的一面.1,首先光的本质是电磁波；其次任何物体都具有波粒二象性的（根据德布罗意物质波得出）；2,光按理是有屏蔽现象的,只是因为光波很短所以屏蔽很难实现,但这不等于说

这种观点是错误的,回旋加速器加速粒子使粒子获得的最大动能应该由加速器的半径和磁感应强度B的大小有关（前提：粒子比荷一定）,分析如下：对给定粒子在加速器中：qvb=mv^2/r可得V=qbr/m于是Ek

粒子也不可以.黑洞辐射是指考虑黑洞附近的量子起伏效应,产生一对正负粒子,其中一个被吸入黑洞而另一个逃逸出来.理论上任何粒子都可以逃逸出来,只是概率不同.

解题思路：该试题考查向量的坐标运算和向量的加减法的应用解题过程：解答见附件

求得的路径长度.越短越好再问：那路径怎么求再问：初始路径怎么来的？粒子位置是不是代表城市的路径？不是的话，粒子的位置和速度在tsp中是干嘛的？城市的路径怎么求？还有可以给这个问题加财富值吗？再答：PS

其几何意义就是凸多边形.求解过程就是从一条边转移到另一条边时,看结果是否有所改进.

使用函数fmincon具体的用法可以help一下这个函数!很好用的!

粒子带负电,所以电场力与电场线方向相反从a到b,电场力做负功,电势能增大,动能减小反之从b到a电场力做正功,电势能减小,动能增大再问：这道题没有说从哪到哪运动啊，而且我觉得都一样啊，另外我想问一下哪个

观测粒子的位置和速度,需要将光照到这粒子上,一部分光波被此粒子散射开来,由此指明它的位置.此位置以波长为单位,人们不可能将粒子的位置确定到比光的波长更小的程度,所以要想精确测量位置,必须用短波长的光来

奥卡姆剃刀理论这个原理称为“如无必要,勿增实体”这是本意其他的都是别人对此的个人理解所以不是说两个目标等于没有目标本意告诉我们不要过多无意义的事在遇到取舍的时候选取简单的路径

适应度函数跟想要实现什么功能有关,把粒子对应成你问题的候选解,适应度函数用来评价给出的这个候选解（粒子）的好坏（好坏的评价标准需要一个量化指标,也就是,粒子的适应度值）再问：还是不是很懂，有没有一个例

将l个x和l个y共同编码到一个粒子中,p(u)作为适应值函数,然后利用粒子群优化算法搜索值.再问：对，是这样的，我还有个疑问，如果优化函数里含有参数怎么办呢，例如含有参数u

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

换种方法研究,利用遗传算法,可以直接利用其自带的工具箱,方便简单

对于你所说的这个“矛盾”,让我们用单电子双缝干涉实验来看看其中的原因：没错,一个电子也是一束波,正因为它是波,才可能发生干涉,而且是跟自己干涉,但是我们最终凭借什么断定电子是否发生过干涉呢?是不是干涉

使某线性规划的目标函数达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解,都称为该线性规划的一个最优解.线性规划的最优解不一定唯一,若其有多个最优解,则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域.

光具有波粒二项性,爱因斯坦于1905年提出光量子说来解释该实验.即认为光是一束束以光速运动的粒子流,每一个光粒子都携带着一份能量.光量子说受到普朗克量子说的很大影响.普朗克在解释黑体辐射问题时认为光在

你可以定义functionf=myconj(A,x)f=A*x;给A赋你需要的值x=fmincon(@(x)myconj(A,x),x0,.