基于微分控制策略的快速粒子群優(yōu)化算法
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粒子群優(yōu)化（ Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一種基于種群全局隨機搜索策略的智能進化算法。相比于其他智能算法，粒子群優(yōu)化算法在解決多目標優(yōu)化、動態(tài)尋優(yōu)等問題上，具有結(jié)構(gòu)簡單、易編程實現(xiàn)等特點，被廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、資源配置、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和路徑選擇等多個領(lǐng)域。
為提高粒子群優(yōu)化算法種群在進化后期的多樣性，避免尋優(yōu)過程陷入局部最優(yōu)，克服早熟收斂，相關(guān)學(xué)者提出了多種改進方法，按照改進機制的不同主要是在參數(shù)設(shè)置、學(xué)習(xí)機制和拓撲結(jié)構(gòu)等3個方面
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