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进化计算
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，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 -
混合蛙跳算法
混合蛙跳算法（Shuffled Frogleaping Algorithm）是进化计算领域新发展起来的一种优化算法，由Eusuff和Lansey与2003年为解决组合优化问题而最先提出 -
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhar博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 ，PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。 -
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