【摘 要】
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微粒群优化算法(PSO)是由Kennedy和Eberhart1995年提出的一种新的进化计算算法.由于PSO概念和参数调整都很简单而且容易编程实现,它既保持传统进化算法深刻的群体智慧背景,同
【机 构】
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华东理工大学,自动化研究所,上海,200237
【出 处】
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上海市化学化工学会2006年度学术年会
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微粒群优化算法(PSO)是由Kennedy和Eberhart1995年提出的一种新的进化计算算法.由于PSO概念和参数调整都很简单而且容易编程实现,它既保持传统进化算法深刻的群体智慧背景,同时又有自己许多良好的优化性能,正在得到越来越广泛的应用.目前,PSO的应用领域主要有:函数优化,神经网络训练及其他进化算法常用的领域.研究表明,PSO是一种非常有潜力的神经网络(NN)训练算法,可以方便地调节神经网络的连接权值和阈值,已被成功地用来解决许多实际问题.
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