【智能算法】粒子群算法（Particle Swarm Optimization）超詳細解析+入門代碼實例講解
01 算法起源 粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源於對鳥群捕食的行為研究 。該算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發，進而利用群體智能建立的一個簡化模型。粒子群 ...
原文：粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization）
粒子群算法的思想源於對鳥 魚群捕食行為的研究，模擬鳥集群飛行覓食的行為，鳥之間通過集體的協作使群體達到最優目的，是一種基於Swarm Intelligence的優化方法。它沒有遺傳算法的 交叉 Crossover 和 變異 Mutation 操作，它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。粒子群算法與其他現代優化方法相比的一個明顯特色就是所需要調整的參數很少 簡單易行，收斂速度快，已成為現代優 ...
2016-11-14 17:48 0 25216 推薦指數：
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