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搜索资源 - pso mutation cross
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
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------名称：带交叉因子的改进PSO算法
------功能：求解多维无约束优化问题
------特点：收敛性强，还可以加入变异算子,------ Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm ------: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem ------ characteristics: strong converge
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％--- 名称：带交叉因子的改进PSO算法
％------功能：求解多维无约束优化问题
％------特点：收敛性强，还可以加入变异算子
---- Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm------: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problems------ characteristics: strong convergen
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带交叉因子的改进PSO算功能：求解多维无约束优化问题收敛性强，还可以加入变异算子-With cross-factor improvement of PSO operator functions: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem of strong convergence can also add mutation operator
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This an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using
the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional
options specific to PSO. Allows code-reusability when trying different
population-based optimization al
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PSO和GA的结合算法，对PSO中效果较差的粒子进行交叉和变异操作。-The combination of PSO and GA algorithm, PSO particles in the less effective cross and mutation.
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带交叉因子的改进PSO算法，功能：求解多维无约束优化问题，特点：收敛性强，还可以加入变异算子-With cross-factor improved PSO algorithm, function: solving multi-dimensional unconstrained optimization problems, characterized by: strong convergence, mutation operator can also add
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优-PSO algorithm is an evolutionary algorithm, and genetic algorithm is similar, it is starting from a random solu
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名称：带交叉因子的改进PSO算法功能：求解多维无约束优化问题特点：收敛性强，还可以加入变异算子-Name: Improved PSO algorithm with cross-factor: Solving multidimensional unconstrained optimization problem characteristics: strong convergence can also join the mutation operator
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
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粒子群算法（PSO）属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。该程序适用于MATLAB中粒子群算法的实现。-
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粒子群算法，通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优-Swarm optimization, through fitness to uate the quality of the solution, but it' s simpler than genetic algorithm rule, it does not have the genetic
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它
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混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。(Hybrid particle swarm algorithm instead of the traditional particle swarm algorithm in the method to update the position of the particle by tracking the maximu
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