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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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· 摘要:  用C语言编写DSP软件时,优化设计尤为重要.近年来提出了多种针对DSP代码生成阶段的偏移分配优化算法,这些算法通过调整局部变量在存储器中的布局来提高变量地址的计算效率.该文提出一种将微粒群算法与遗传算法相结合的算法(类PSO算法),对变量访问序列中各变量地址的分配进...

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pso程序的源代码 pso程序的源代码-粒子群优化算法源程序 作者:FashionXu 一个pso程序的源代码。在vc.net2003下面通过。 建议:看代码之前,请先弄明白pso是怎么回事。然后请对应着来:程序中用Agent代表一只鸟,PSO代表鸟群。阅读源代码,不要顺着看...

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pso程序的源代码 pso程序的源代码-粒子群优化算法源程序 作者:FashionXu 一个pso程序的源代码。在vc.net2003下面通过。 建议:看代码之前,请先弄明白pso是怎么回事。然后请对应着来:程序中用Agent代表一只鸟,PSO代表鸟群。阅读源代码,不要顺着看...

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