粒子群優化演算法應用於感測器最佳化配置問題 | 私立大學五星教授網

2021年4月6日 — 簡單來說，一群被稱為粒子的潛在解在多維度解空間中找尋最佳解位置，粒子每次移動都會參考自身過往曾找到的的最佳解位置、所有粒子的過往最佳解位置， ...

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.

上述相關研究之研究方法多以人工智慧方法進行擬合，可分為最. 小二乘配置法、類神經網路、二次曲面擬合、BP神經網路、多曲面函數法及支持. 向量機等。 粒子群演算法（ ...

PSO 演算法最初是為了圖形化地類比鳥群優美而不可預測的運動。而通過對動物社會行為的觀察，發現在群體中對資訊的社會共享提供一個演化的優勢，並以此作為開發演算 ...

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，.

認識粒子群最佳化演算法(Particle Swarm Optimization;. PSO)。 了解粒子群最佳化演算 ... 系統模擬、排程、遊戲、機器人應用、決策制定、網路. 安全及路由選擇、神經網路 ...

近年來、粒子群演算法應用於模型預測控制(Model Predictive Control, MPC)已被廣泛研究。MPC是智慧型控制演算法其中一種，設計步驟須求解每個控制採樣的優化問題。對於有非 ...

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.

2021年1月23日 — 本篇文章會以Python實作粒子群演算法。在啟發式演算法中，粒子群演算法是經典且相對容易實現的演算法，因此適合對啟發式演算法有興趣的讀者參閱。

粒子群演算法應用步驟及流程. ... 在演算法方面，粒子群演算法為一啟發式演算法，雖然發展較晚，但目前在. 許多組合最佳化問題的求解方面，以許多不錯的應用。因此本研究將 ...