📚 微粒群算法技术资料

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粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO),又称微粒群算法,是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群匹配M.M.Millonas在开发应用于人工生命(artificiallife)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(particle)”是一个折衷的选择,因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的,同时也需要描述它的速度和加速状态。

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经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以达到简化径向...

📅 👤 saharawalker

件主要用于帮助计算机爱好者学习蚁群算法时做有关蚁群算法的试验。蚁群算法作为一种优秀的新兴的算法,具有非常广的应用前景,越来越多的人开始学习蚁群算法,因此本软件也有推广前景。 本软件除了用于教学目的外,还可用于解决实际生活中的与TSP(即,旅行商问题)问题相关的问题。...

📅 👤 123456wh

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