PSO最早是由Eberhart和Kennedy[1,2]于1995年提出的,是一种基于群智能方法的演化计算技术,起源于对简单社会系统的模拟,最初设想是模拟鸟群觅食的过程,但后来发现PSO是一种很好的优化工具。
上传时间: 2014-11-30
上传用户:lingzhichao
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。
上传时间: 2017-03-12
上传用户:2525775
Particle swarm optimization (PSO) was originally designed and introduced by Eberhart and Kennedy (Ebarhart, Kennedy, 1995 Kennedy, Eberhart, 1995 Ebarhart, Kennedy, 2001). The PSO is a population based search algorithm based on the simulation of the social behavior of birds, bees or a school of fishes. This algorithm originally intends to graphically simulate the graceful and unpredictable choreography of a bird folk. Each individual within the swarm is represented by a vector in multidimensional search space.
标签: optimization introduced originally and
上传时间: 2017-09-08
上传用户:hoperingcong
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 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
标签: evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间: 2016-04-26
上传用户:zhuimenghuadie
粒子群优化算法(PSO)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 。
标签: 粒子群算法
上传时间: 2017-09-17
上传用户:yinfanghao