自適應慣性權重改良粒子群演算法之研究 | 私立大學五星教授網

粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO），又稱粒子群演算法、微粒群演算法，是由J. Kennedy 和R. C. Eberhart 等於1995年開發的一種演化計算技術，來源於對 ...

2022年5月23日 — 該公式會透過欲更新之個體的歷史最佳位置( xpbest) 以及全局最佳個體的位置(xgbest)來計算出欲更新之個體的速度向量( Vi )，xi 即為欲更新的第i 個個體。

（1）速度更新公式的解释. ① 第一项：惯性部分. 由惯性权重和粒子自身速度构成，表示粒子对先前自身运动状态的信任。

PSO演算法的基本概念是隨機產生一群粒子，而每個粒子. 可視為最佳化問題的一個潛在之可能解。 假設一個由m個粒子組成的群體在D維的搜索空間以一定. 的速度飛行。m也被稱為 ...

由 洪冠豪 著作 · 2010 — 最近十年，粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一款在結. 構最佳化設計問題上被探討的新方法。它是一種模擬群體智慧概念的仿生演算法，.

粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是由Eberhart 和Kennedy 於. 1995 年所提出[8] [10]，是一種具有群體智慧的方法，也是屬於演化式計算的一. 個新分支。粒子 ...

粒子群優化演算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻譯為粒子群演算法、微粒群演算法、或微粒群優化演算法。是通過模擬鳥群覓食行為而發展起來的一種基於群體協作 ...

由 李奇霖 著作 · 2012 — 在眾多仿生演算法中，粒子群優化演算法. (Particle Swarm Optimization, PSO)是一個收斂快速的最佳化演算. 法。本研究之目的即以PSO 演算法探討加速度型感測器於結構安全監.

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群 ...

由 李維平 著作 · 2008 — 粒子群演算法（particle swarm optimization, PSO）是由. Eberhart 和Kennedy 於1995 年所提出[11, 16]，是一種具. 有群體智慧的方法，也屬於演化式計算中的一個新分支。學.