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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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一种新的随机优化技术:基于群落动态分配的粒子群优化算法(Community Dynamic Assignation-based Particle Swarm Optimization,CDAPSO)。新算法通过动态改变粒子群体的组织结构和分配特征来维持寻优过程中启发信息的多样性,从而使其全局收搜索能...

📅 👤 梧桐
Assignation-based Optimization Community Particle

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