美国国际群智能研究杂志史玉回粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization) 22集

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    发表于 2017-5-18 22:25:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    课程介绍
    粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1]  开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
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    1particle?swarm?optimization(一)
    2particle?swarm?optimization(二)
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    发表于 2017-6-10 21:56:55 | 显示全部楼层
    ) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
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    RE: 美国国际群智能研究杂志史玉回粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization) 22集 [修改]
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