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知乎上的粒子群优化算法详解

最编程 2024-02-11 17:34:06
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粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于计算智能的全局优化算法,于1995年由Eberhart和Kennedy首先提出。它是通过模拟鸟群觅食行为来寻找全局最优解。

算法的工作原理如下:首先随机生成一组解,然后用来更新每个粒子的位置和速度,直到找到全局最优解。每个粒子的位置和速度都受到全局最优解和局部最优解的影响。

粒子群算法具有快速收敛、易于实现等优点,因此被广泛应用于各种优化问题的解决。例如在最小化或最大化目标函数、寻找最佳参数等方面。

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