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Company News:

如何直观形象地理解粒子群算法？ - 知乎
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的[1]。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。区域内有大大小小不同的食物源，鸟群的任务是找到最大的食物源（全局最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。
粒子群算法PSO写论文，有没有哪些创新点可以加进去？ - 知乎
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的[1]。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。区域内有大大小小不同的食物源，鸟群的任务是找到最大的食物源（全局最优解），鸟群的任务是找到这个食物
UE4. 27 PSO Caching - 知乎
PSO Caching的设计在很大程度是贴合了新的渲染API的方向，向Vulkan的Pipeline Cache致敬 PSO Caching会把渲染状态、顶点声明、Primitive类型、RenderTarget像素格式等等的数据保存到文件中，或是从文件中加载它们——因为这些渲染状态数字类数据大都是一系列的Int或枚举类
粒子群优化算法和其他优化算法相比有哪些优势和劣势？ - 知乎
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟群体中个体在搜索空间中的移动寻找最优解。这玩意最少有上千种名称，鸡鸭狗等等都有，青蛙狐狸估计都有。即便没有动物的名词，也随便写出几十种名词。
如何解读 python PSO 粒子群算法？ - 知乎
下面以pso为例，它是用来实现和优化PSO算法的包中最为简单的函数。它的参数只有三个，分别是func（即需要优化的函数f，让粒子群以最优的方式求解f的参数）、lb（即每个参数的下限）和ub（即每个参数的上限），此外还可以根据需要来设置其他参数。
能否讲解一下用PSO粒子集群算法优化BP神经网络？ - 知乎
（4）pso优化，适应度函数设置为bp网络预测的均方误差，循环pso优化过程，不断更新最优粒子的位置直至最大迭代次数，终止pso算法；（5）PSO算法优化后的最优权值阈值参数赋予BP神经网络，即输出最优的PSO-BP模型，利用PSO-BP进行训练和预测并与优化前的BP网络
如何理解量子粒子群算法（QPSO）？和粒子群算法有何关系？ - 知乎
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。
如何用粒子群优化（PSO）算法实现多目标优化？ - 知乎
pareto非劣解搜寻 2 MOPSO算法 1 pbest搜寻单目标的粒子群对于pbest的选择较为简单，只需通过解的适应度来确定最优的pbest，而对于多目标的粒子群，由于有多个目标的存在，无法按照单目标的粒子群的方法选择pbest。
在pso算法中，优化问题是什么，局部优化解和全局优化解分别指什么，他们的物理模型是什么？ - 知乎
关于pso的优化问题：群智能算法很好玩，其实很多问题只要涉及到优化的都可以将其抽象成群智能优化问题，在于发现和思考，至于思考的话，建议不要局限于pso，可以多去参考一下其他的群智能算法，他们很多东西是共通。
大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO - 知乎
打个小广告 ☻，知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型：从原理到实战》中。