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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具,但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同,利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系,根据自身及其竞争者的飞行经验,调整自己的行为。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
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particle swarm optimization introduction
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微立群算法的介绍,里面有从基础到进阶的微粒群算法介绍及教学,相信对微立群算法有兴趣的你,是不会错过这一本的
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粒子群标准算法,共六个m文件,对于粒子群算法的初学者有用。
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本程序利用粒子群算法解决连续空间优化问题,所用函数在实验报告中有给出。
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