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粒子群优化（PSO）算法是一种高效的全局优化技术，广泛应用于电子工程、信号处理及控制系统设计等领域。通过模拟鸟群觅食行为，PSO能够快速找到复杂问题的最优解，特别适合解决非线性、多峰值问题。掌握PSO不仅能够提升您的算法设计能力，还能在实际项目中实现更优性能。本站提供328个精选PSO相关资源，包括教程、案例分析与源代码，助您深入理解并灵活运用这一强大工具。

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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...

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PSO Eberhart Kennedy 1995

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