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最优化算法之粒子群算法(PSO)_pso算法-CSDN博客
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粒子群算法
百科

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO），又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群（swarm）”来源于微粒群匹配M. M. Mill...详细>
查看“粒子群算法”全部2个含义
外文名：Particle Swarm Optimization
作者：J. Kennedy和R. C. Eberhart
简称：PSO
中文名：粒子群算法
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粒子群算法
最初目的只是研究鸟类行为。但现在多被当作一种最优化算法。算法种类：PSO 、Adaptive PSO等 population 称为 swarm candidate solution 称为 particles，即每个粒子就代表一种解 particles的运动由各自已知的最好位置与全局最好位置来决定(全局最好位置：所有particle各自已知的最好位置中的最好位置) f为适应度函数/损...详情 >
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粒子群算法
定义：在可接受的花费下，给出待解决的优化问题的一个可行解。可接受花费：如规定时间内。优化问题：约束条件下中，函数的最值！可行解：不一定是最优解，可接受即可。常见启发式算法：粒子群、模拟退火、遗传算法等一个简单的优化问题：找函数的最值点基本思想①盲目搜索②启发式搜索 ①爬山法随机选择一个...详情 >
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粒子群算法
657:粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中...详情 >
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