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.

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， ...

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法處理問題的程序。 了解基本的粒子群最佳化演算法與相關的 ...

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。

由 李維平 著作 · 2008 — 標準PSO（standard particle swarm optimization）具有較少參數設定、快速收斂等優點，但. 粒子移動時僅跟隨pbest 與gbest，使得標準PSO 有容易落入區域最佳解的弱點。

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 ...

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 ...

2015年8月28日 — 粒子群集最佳化(PSO) 是一種人工智慧(AI) 技巧，可以用來尋找大約極為困難或不可能數值權衡及降低問題的解決方案。我在本文中說明的PSO 的版本已先1995年 ...

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），又称粒子群算法、微粒群算法，是由J. Kennedy 和R. C. Eberhart 等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个 ...

由 陳詳翰 著作 · 2007 — Adaptive Particle Swarm Optimization)，該機制包含了新的粒子群溝通與學習策略，透過分析菁英粒子群(elitist particles)位置的離散資訊進而影響全體粒子的速度向量。