第27 卷第9 期
第27卷第3期
堡二兰Z
#
粒子群优化算法又称微粒群算法是由Kenney和Eberhart等于1995年开发的一种进化计算技术它是一种基于迭代的优化工具PSO算法最初是为了图形化的模拟鸟群优美而不可预测的运动而通过对动物社会行为的观察发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势并以此作为开发算法的基础通过加入近邻的速度匹配并考虑了多维搜索和根据距离的加速形成了PSO的最初版本[3]之后引入了惯性权重w来更好的控制开发
第25卷第1期
第 45 卷第 10 期
一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用河北省教育厅基金资助项目(项目编号:2007493)卢辉斌1孙金伟2(1.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 0660042.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 066004)摘 要:针对现有的粒子群优化(PSO)算法大多存在早熟收敛容易陷入局部最优值的问题提出了一种新的协同粒子群优化(CPSO)算法该算法拥有两个子群一个用于全局搜索始终保
#
PSO粒子群优化算法——网上好文转贴供朋友们参考1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionaryputation)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)而是粒子在解空间追
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报