粒子羣算法PSO基本知識快速瞭解
粒子羣算法PSO基本知識 1. 基本思想 2. PSO算法流程 3. 速度和位置更新規則 4. 參數分析與設置 4.1 羣體規模N 4.2 最大速度Vmax 4.3 權重因子 4.4 收斂因子K替代權重因子 總結： 參考： 粒子羣算法PSO 1. 基本思想 粒子羣算法通過設計一種無質量的粒子來模擬鳥羣中的鳥，粒子僅具有兩個屬性：速度和位置，速度代表移動的快慢，位置代表移動的方向。每個粒子在搜索空間
相關文章
- 1. 粒子羣算法（PSO）
- 2. 優化算法——粒子羣算法(PSO)
- 3. 粒子羣優化算法PSO
- 4. 粒子羣優化（PSO）算法
- 5. 標準粒子羣算法（PSO）
- 6. 標準粒子羣優化算法 PSO
- 7. 粒子羣優化算法(PSO)
- 8. 進化算法之粒子羣（PSO）
- 9. 粒子羣優化算法 PSO
- 10. MATLAB粒子羣優化算法（PSO）
- 更多相關文章...
- • 與傳輸層有關的基本知識 - TCP/IP教程
- • Lua 基本語法 - Lua 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 粒子羣算法（PSO）
- 2. 優化算法——粒子羣算法(PSO)
- 3. 粒子羣優化算法PSO
- 4. 粒子羣優化（PSO）算法
- 5. 標準粒子羣算法（PSO）
- 6. 標準粒子羣優化算法 PSO
- 7. 粒子羣優化算法(PSO)
- 8. 進化算法之粒子羣（PSO）
- 9. 粒子羣優化算法 PSO
- 10. MATLAB粒子羣優化算法（PSO）