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粒子群算法

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粒子群算法(也稱粒子群優(yōu)化算法),模擬鳥群隨機(jī)搜索食物的行為。粒子群算法中,每個優(yōu)化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥,叫做“粒子”。所有的粒子都有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值(fitness value),每個粒子還有一個速度決定它們“飛行”的方向和距離。

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粒子群算法簡介

  粒子群算法(也稱粒子群優(yōu)化算法),模擬鳥群隨機(jī)搜索食物的行為。粒子群算法中,每個優(yōu)化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥,叫做“粒子”。所有的粒子都有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值(fitness value),每個粒子還有一個速度決定它們“飛行”的方向和距離。

  粒子群算法初始化為一群隨機(jī)的粒子(隨機(jī)解),然后根據(jù)迭代找到最優(yōu)解。每一次迭代中,粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己:第1個是粒子本身所找到的最優(yōu)解,這個稱為個體極值;第2個是整個種群目前找到的最優(yōu)解,這個稱為全局極值。也可以不用整個種群,而是用其中的一部分作為粒子的鄰居,稱為局部極值。

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粒子群算法技術(shù)

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