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。
微粒群算法,c语言编写,通过优化,可以自己添加测试函数...
👤 weiwolkt
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全面了解微粒群算法方面的知识,是你接触这种新算法更加快速应手...
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协同微粒群算法,用于原子簇的结构优化。协同微粒群算法模型由南非人Frans van den Bergh提出,对高维问题处理的效果要显著优于基本微粒群算法。...
👤 康郎
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微粒群算法综述,关于最短路径等的算法,看看就知道...
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标准微粒群算法,采用matlab编程实例。...
👤 cmc_68289287
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