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，來源於對一個 ...

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， ...

2022年5月23日 — 粒子群最佳化(particle swarm optimization) 於1995 年提出，該演算法以鳥群及魚群的概念進行演算法的設計，在群體當中會有比較優良的個體，那些較好的個 ...

粒子群演算法(PSO)是一種以群體為基礎的最佳化搜尋技術，由James Kenney 和Russell Eberhart 兩位學者於1995 年時所提出的。 其優點在於快速收 斂、較少的參數設定、適用 ...

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[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 ...

2019年5月14日 — 粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。如上的情景。试着想一下一群鸟在寻找食物，在这个区域中只有一只虫子，所有的鸟都 ...

2014年6月11日 — 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食 ...

粒子群演算法（Particle Swarm Optimization，簡稱PSO），或稱粒子群優化，是屬於人工智慧演算法，西元1995年由甘迺迪（Kennedy）與埃伯哈特（Eberhart）（1995）兩位學者所提出，這 ...