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      粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用 粒子群優(yōu)化算法研究方法

      2023-07-19 | pdf | 0.27 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　摘要：粒子群優(yōu)化算法是一種基于群智能的隨機優(yōu)化算法，具有簡單易實現(xiàn)、設(shè)置參數(shù)少、全局優(yōu)化能力強等優(yōu)點．著重對粒子群優(yōu)化算法中的基本算法、改進算法、應(yīng)用領(lǐng)域和研究熱點等方面做了較為詳細的論述．

      　　粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptlmi~atlon，PSO）是由Kenrr~y和Et~rhart于1995年在鳥群、魚群和人類社會行為規(guī)律的啟發(fā)下提出的一種基于群智能（SwarmIntelli．gence）的演化計算技術(shù)LlJ．該算法模擬鳥群飛行覓食的行為，通過鳥之間的集體協(xié)作使群體達到最優(yōu)，與遺傳算法類似，它也是基于群體迭代，但沒有交叉和變異算子，群體在解空間中追隨最優(yōu)粒子進行搜索．Pso算法的優(yōu)點在于收斂速度快、設(shè)置參數(shù)少、簡單易實現(xiàn)，同時該算法本身還具有深刻的智能背景，既適合科學研究，又特別適合工程應(yīng)用。

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