應用粒子群演算法改善傳統二次曲面擬合區域性大地起伏 | 私立大學五星教授網

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（ ...

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 ...

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 ...

首先，我們發展出一個間斷型粒子群最佳化演算法（Discrete Particle Swarm Optimization；DPSO），以求解流程型工廠排程問題。該演算法主要延伸自間斷型版本的PSO演算法。

本研究應用粒子群最佳化演算法結合彈性區帶結構求解不等面積設施佈置問題。提出多重粒子群最佳化演算法，分別改善設施填入順序、彈性區帶寬度組合及彈性區帶個數。

由 李維平 著作 · 2008 — 本研究提出一個分群式粒子群演算法的架構，將初始產生的粒子用K-means演算法分群劃分搜尋領域後，以實驗法得到較小的V(下标max)以加強粒子的區域搜尋能力，再經由比較分群 ...

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 ...

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 ...