一、粒子群算法的概念   粒子群優化算法的基本思想：是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解．  PSO的優勢：在於簡單容易實現並且沒有許多參數的調節。目前已被廣泛應用於函數優化、神經網絡訓練、模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域。 二、粒子群算法分析 1、基本思想   粒子群 ...

代碼已經發布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果幫到你了，希望給個star鼓勵一下 1 遺傳算法 1.1算法介紹 遺傳算法是模仿自然界生物進化機制發展起來的隨機全局搜索和優化方法，它借鑒了達爾文的進化論和孟德爾的遺傳學 ...

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 ...

粒子群算法最先從觀察鳥的捕食行為出發得到的仿生算法，它的原始算法用於求解無約束的多變量優化問題，如二元函數在給定區域內的極值問題，后來被擴展到求解TSP問題，動態優化問題和多目標優化問題。 粒子群算法的基本思想如下。一只鳥出去捕食，它當然是希望找到食物最多的位置。假設這只 ...

　　同進化算法（見博客《[Evolutionary Algorithm] 進化算法簡介》，進化算法是受生物進化機制啟發而產生的一系列算法）和人工神經網絡算法（Neural Networks，簡稱NN，神經網絡是從信息處理角度對人腦的神經元網絡系統進行了模擬的相關算法）一樣，群體智能優化算法也屬於 ...

粒子群優化算法 1. 背景知識 1995年美國社會心理學家Kennedy和電氣工程師Eberhart共同提出粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物學家Heppner的生物群體模型，模擬鳥類覓食過程。鳥類飛行過程相互 ...

粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源於對鳥群捕食行為的研究。它的基本核心是利用群體中的個體對信息的共享從而使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有序的演化過程，從而獲得問題的最優解。設想這么一個場景：一群鳥進行覓食，而遠處有一片玉米 ...

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