【摘 要】
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粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)已广泛应用在各种最佳化问题中,其算法精神主要是透过随机数来搜寻一最佳的位置,但随机数无法很准确地找到真正的最佳点,本研究主要是利用mean shift来搜寻局部最佳值,以弥补粒子群算法的不足,除此之外再加上浮动权重以及突变机制来加强PSO全域搜寻能力.
【出 处】
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第七届（2008年）海峡两岸科技与经济论坛
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粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)已广泛应用在各种最佳化问题中,其算法精神主要是透过随机数来搜寻一最佳的位置,但随机数无法很准确地找到真正的最佳点,本研究主要是利用mean shift来搜寻局部最佳值,以弥补粒子群算法的不足,除此之外再加上浮动权重以及突变机制来加强PSO全域搜寻能力.
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