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微粒群算法
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微粒群算法[PSO ]
微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术， 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。 -
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求解约束优化问题的算法
用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao， Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization， IEEE Trans. Evol. Comput.， vol. 4， no. 3， pp. 284-294， Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数，均能得到问题最优解。如有任何疑问，请于http://2shi.phphubei.com -
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