粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
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上传时间: 2015-03-28
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上传时间: 2016-04-26
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资源简介:本程序是关于粒子群优化算法PSO的代码 运行环境是vc6.0
上传时间: 2015-12-21
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资源简介:粒子群优化算法PSO
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资源简介:粒子群优化算法pso,针对不同测试函数进行了算法编写
上传时间: 2013-12-22
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资源简介:一种基于神经网络与模拟退火算法的改进粒子群优化算法,是英文
上传时间: 2016-04-30
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上传时间: 2014-01-14
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