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微粒群算法

粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization,PSO),又稱微粒群算法,是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年開發(fā)的一種演化計算技術,來源于對一個簡化社會模型的模擬。其中“群(swarm)”來源于微粒群匹配M.M.Millonas在開發(fā)應用于人工生命(artificiallife)的模型時所提出的群體智能的5個基本原則。“粒子(particle)”是一個折衷的選擇,因為既需要將群體中的成員描述為沒有質(zhì)量、沒有體積的,同時也需要描述它的速度和加速狀態(tài)。
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