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 ...
原文：【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
算法起源 粒子群優化算法 PSO 是一種進化計算技術 evolutionary computation ， 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。粒子群算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對信息的共享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， ...
2018-09-12 22:16 2 12215 推薦指數：
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粒子群算法
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