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目前主要的进化算法主要包括：遗传算法，群智能算法（粒子群算法，蚁群算法，蜂群算法等），模拟退火算法，量子进化算法、文化算法等。. 这类算法的收敛性很难从数学上证明，但在测试复杂多态函数有较好的效果。. 进化算法领域的期刊：. 1.IEEE Transactions ...私有云与新一代私有云有什么不同？ - 知乎2020-10-29遗传算法 - 知乎 - Zhihu2020-4-24现在模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化 ...2019-4-17查看更多结果
提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法——PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。
基于粒子群优化算法 的滑坡位移数据预测研究 冯子帆 山东科技大学 摘要： 滑坡监测内容主要分为两部分:位移监测和裂缝监测。近年来,国内外专家致力于滑坡位移监测的研究,发现滑坡位移受地层岩性、降雨量、地下水位、地震及人工活动等多种因素的 ...
刘占峰 潘甦. 基于粒子群优化的模糊粗糙集双约简算法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(04): 0-0. Zhan-Feng LIU Su PAN. Fuzzy-Rough Bireducts Algorithm Based on Particle Swarm Optimization[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
混沌粒子群优化算法一方面能克服早熟现 另一方面也提高了算法的收敛精度和全局收敛性。参考文献: Particle swarm opt imizat ion[ IEEEInternational Conference NeuralNetworks. Perth: IEEE iscataway,1995: 1942- 1948. SwarmIntelligence[M SanFran- cisco
粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具有较好的全局搜索能力,在一定程度上可以避免陷入局部最优 ...
粒子群算法（PSO）一. 算法由来 粒子群算法源自对鸟群行为的研究：假设一群鸟在某个区域内寻找食物，所有的鸟知道自己的位置与食物的大概距离，那么寻找食物的最佳方法就是，搜寻与食物距离最近的那只鸟的邻近区域。 在粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间内的一只鸟 ...
粒子群优化算法研究及其应用. 王维博. 【摘要】： 随着不断发展的科学研究和越来越多的应用需求,在工程实践领域中出现了很多复杂的最优化问题。. 传统的优化方法在求解时往往具有很大的局限性,随着电子计算机技术的发展与使用,采用各种智能优化算法求解 ...
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。
面向无人机路径规划的多目标粒子群优化算法苏子美，董红斌哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001 摘 要：针对无人机路径规划中方案单一的问题，本文提出一种基于集分解的多目标综合学习粒子群优化算法框架(MOCS-PSO/D ...
目前主要的进化算法主要包括：遗传算法，群智能算法（粒子群算法，蚁群算法，蜂群算法等），模拟退火算法，量子进化算法、文化算法等。. 这类算法的收敛性很难从数学上证明，但在测试复杂多态函数有较好的效果。. 进化算法领域的期刊：. 1.IEEE Transactions ...私有云与新一代私有云有什么不同？ - 知乎2020-10-29遗传算法 - 知乎 - Zhihu2020-4-24现在模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化 ...2019-4-17查看更多结果
提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法——PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。
基于粒子群优化算法 的滑坡位移数据预测研究 冯子帆 山东科技大学 摘要： 滑坡监测内容主要分为两部分:位移监测和裂缝监测。近年来,国内外专家致力于滑坡位移监测的研究,发现滑坡位移受地层岩性、降雨量、地下水位、地震及人工活动等多种因素的 ...
刘占峰 潘甦. 基于粒子群优化的模糊粗糙集双约简算法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(04): 0-0. Zhan-Feng LIU Su PAN. Fuzzy-Rough Bireducts Algorithm Based on Particle Swarm Optimization[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
混沌粒子群优化算法一方面能克服早熟现 另一方面也提高了算法的收敛精度和全局收敛性。参考文献: Particle swarm opt imizat ion[ IEEEInternational Conference NeuralNetworks. Perth: IEEE iscataway,1995: 1942- 1948. SwarmIntelligence[M SanFran- cisco
粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具有较好的全局搜索能力,在一定程度上可以避免陷入局部最优 ...
粒子群算法（PSO）一. 算法由来 粒子群算法源自对鸟群行为的研究：假设一群鸟在某个区域内寻找食物，所有的鸟知道自己的位置与食物的大概距离，那么寻找食物的最佳方法就是，搜寻与食物距离最近的那只鸟的邻近区域。 在粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间内的一只鸟 ...
粒子群优化算法研究及其应用. 王维博. 【摘要】： 随着不断发展的科学研究和越来越多的应用需求,在工程实践领域中出现了很多复杂的最优化问题。. 传统的优化方法在求解时往往具有很大的局限性,随着电子计算机技术的发展与使用,采用各种智能优化算法求解 ...
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。
面向无人机路径规划的多目标粒子群优化算法苏子美，董红斌哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001 摘 要：针对无人机路径规划中方案单一的问题，本文提出一种基于集分解的多目标综合学习粒子群优化算法框架(MOCS-PSO/D ...
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