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基于微分控制策略的快速粒子群優(yōu)化算法

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  粒子群優(yōu)化( Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一種基于種群全局隨機搜索策略的智能進化算法。相比于其他智能算法,粒子群優(yōu)化算法在解決多目標優(yōu)化、動態(tài)尋優(yōu)等問題上,具有結構簡單、易編程實現等特點,被廣泛應用于函數優(yōu)化、資源配置、神經網絡訓練和路徑選擇等多個領域。

  為提高粒子群優(yōu)化算法種群在進化后期的多樣性,避免尋優(yōu)過程陷入局部最優(yōu),克服早熟收斂,相關學者提出了多種改進方法,按照改進機制的不同主要是在參數設置、學習機制和拓撲結構等3個方面

基于微分控制策略的快速粒子群優(yōu)化算法

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