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粒子群优化算法具有参数设置少,搜索速度快,易于工程实现的优点,广泛应用于神经网络训练程应用领域和随机优化类型等问题的求解。本文通过改变维度,个体数量,迭代次数三个参数,结合4个标准测试函数进行优化实验。验证结果表明,维度,个体数量,迭代次数对粒子群优化算法的优化性能影响较大。
粒子群优化算法
【摘 要】
：
粒子群优化算法具有参数设置少,搜索速度快,易于工程实现的优点,广泛应用于神经网络训练程应用领域和随机优化类型等问题的求解。本文通过改变维度,个体数量,迭代次数三个参
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院
【出 处】
：
软件
【发表日期】
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2020年5期
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