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Company News:

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
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
粒子群算法 - 知乎
粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是一种并行算法；在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。
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。
遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法，神经网络等智能算法的作用？ - 知乎
前三个算法（遗传算法 Genetic Algorithm (GA), 模拟退火算法 Simulated Annealing (SA), 粒子群算法 Particle Swarm Optimization (PSO)）属于智能优化算法范畴，最后一个神经网络（Neural Networks），一般使用的是人工神经网络（Artificial Neural Networks），可以应用于模式识别、信号处理、专家系统、优化组合、机器人控制
粒子群算法（PSO）| 一个视频动画看懂粒子群算法在干啥 - 知乎
粒子群算法（pso）| 一个视频动画看懂粒子群算法在干啥【1】粒子群算法演示动画【2】MATLAB实现【3】详细文案内容请关注UP主页个人信息发布于 2021-02-23 12:06 · 18 9 万次播放
如何理解大规模粒子群优化算法CCPSO2? - 知乎
ccpso2是大规模pso优化领域非常经典的算法，该算法将高斯采样和动态种群大小调整引入到协同进化pso算法中，进一步推进了pso类算法的发展。尤其是对于基于PSO的大规模特征选择问题，该算法为PSO算法用于大规模特征选择奠定了基石。