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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。
目录
1particle?swarm?optimization（一）
2particle?swarm?optimization（二）
3particle?swarm?optimization（三）
4particle?swarm?optimization（四）
5particle?swarm?optimization（五）
6particle?swarm?optimization（六）
7particle?swarm?optimization（七）
8particle?swarm?optimization（八）
9particle?swarm?optimization（九）
10particle?swarm?optimization（十）
11particle?swarm?optimization（十一）
12particle?swarm?optimization（十二）
13particle?swarm?optimization（十三）
14particle?swarm?optimization（十四）
15particle?swarm?optimization（十五）
16particle?swarm?optimization（十六）
17particle?swarm?optimization（十七）
18particle?swarm?optimization（十八）
19particle?swarm?optimization（十九）
20particle?swarm?optimization（二十）
21particle?swarm?optimization（二十一）
22particle?swarm?optimization（二十二）
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发表于 2017-5-18 22:25:10
发表于 2017-5-18 22:49:18
