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【计算智能】粒子群算法-非线性函数极值寻优

粒子群算法-非线性函数极值寻优

  • 粒子群算法
    • 算法的介绍
    • 算法的基本原理
    • 算法的基本流程

粒子群算法

算法的介绍

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。（源自360百科）

算法的基本原理

粒子群算法通过对测试函数空间进行随机放置粒子

算法的基本流程

1、初始化
将速度进行局限，来保证其有效性。利用随机函数随机初始化速度和位置。根据维度等有关空间大小来设置群体规模。
2

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    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
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