【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,该算法
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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,该算法主要是利用meanshift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。
Particle Swarm Optimization (PSO) has been widely used in various optimization problems. The main idea of the algorithm is to search for an optimal position by using random numbers. However, random numbers can not find the real Good points, the algorithm is to use meanshift to search the local optimum to make up for the lack of particle swarm optimization, in addition to floating weight and mutation mechanism to enhance PSO global search ability.
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