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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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粒子群优化算法！！！ 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重!收敛因子!跟踪并 优化动态目标等模型"阐述了算法在目标函数优化!神经网络训练!模糊控制系统等基本领域的应用并 给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算 ...

📅 👤 zsjinju
粒子群 优化算法 发展 动态

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