粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）
粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局 ...
原文：【智能算法】粒子群算法（Particle Swarm Optimization）超详细解析+入门代码实例讲解
算法起源 粒子群优化算法 PSO 是一种进化计算技术 evolutionary computation ， 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程， ...
2018-09-12 22:16 2 12215 推荐指数：
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