当前位置: 首页 > news >正文 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的详细讲解 news 2025/7/1 19:37:28 一、粒子群算法(PSO)基本概念 1. 算法来源 灵感:模拟鸟群或鱼群在觅食过程中的群体协作行为。 核心思想:通过个体历史最佳位置和群体全局最佳位置引导搜索方向。 2. 与遗传算法的区别 特性 PSO GA 启发式来源 群体协作(鸟类或鱼类行为) 生物进化(自然选择、基因重组) 解空间搜索 基于速度和位置更新 基于交叉、变异等遗传操作 参数数量 较少(惯性权重、学习因子) 较多(交叉率、变异率、选择策略) 收敛速度 通常更快 通常较慢 多样性保护< 查看全文 http://www.dtcms.com/a/52296.html 相关文章: 如何配置虚拟机连接finalshell并克隆 确定 Flutter SDK 及其关联的 Gradle 版本与适配的 JDK 版本 一文读懂Redis分布式锁 vue2实现组件库的自动按需引入,unplugin-auto-import,unplugin-vue-components 开发环境搭建-03.后端环境搭建-使用Git进行版本控制 NO1.C++语言基础|四种智能指针|内存分配情况|指针传擦和引用传参|const和static|c和c++的区别 最短路径问题——Dijkstra算法+Bellmanford算法+Floyd算法 机器学习数学基础:40.结构方程模型(SEM)中卡方值与卡方自由度比 2025-03-04 学习记录--C/C++-PTA 习题5-3 使用函数计算两点间的距离 20250305随笔 HTML2Canvas 详解与使用指南 STM32单片机芯片与内部114 DSP-变换运算 实数 复数 FFT IFFT 不限制点数 linux进程通信之共享内存实例 【Javascript网页设计】在线图片画板案例 BambuStudio学习笔记:FaceDetector类 模块13.异常_Object 服务器CPU微架构 LeetCode 解题思路 10(Hot 100) XTDrone+Mavros+Gazebo仿真——配置与控制不同的无人机 DeepSeek赋能智慧工厂:推动制造业高效智能可持续,开启制造业转型升级 hi3516cv610适配AIC8800D80的连接路由器记录 文件上传和下载前后端交互逻辑 leetcode1 两数之和 哈希表 极狐GitLab 17.9 正式发布,40+ DevSecOps 重点功能解读【四】 Golang的多团队协作开发 设计模式|策略模式 Strategy Pattern 详解 BambuStudio学习笔记:FlushVolCalculator类 doris: Oracle ROM修改进阶教程------修改安卓机型SELinux宽容的几种方式方法 以及第三方系统中如何关闭SELinux宽容 【AD】5-2 DXF结构导入与板框自定义 skynet简单游戏服务器的迭代
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