1) stochastic particle swarm optimization
随机微粒群算法
1.
Reactive power optimization based on stochastic particle swarm optimization;
基于随机微粒群算法的电力系统无功优化
2.
Based on the stochastic particle swarm optimization algorithm that guarantees global convergence, an improved stochastic particle swarm optimization algorithm named GAR-SPSO is proposed.
以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。
3.
Based on the stochastic particle swarm optimization algorithm that guarantees global convergence, an improved stochastic particle swarm optimization algorithm named SM-SPSO is proposed.
以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——SM-SPSO。
2) cooperative stochastic particle swarm optimization
协同随机微粒群算法
3) swarm optimizer with stochastic mutation
随机变异粒子群算法
4) stochastic focusing particle swarm optimization
随机聚焦粒子群算法
1.
Parameter optimization of multi-machine power system stabilizers based on stochastic focusing particle swarm optimization
基于随机聚焦粒子群算法的多机系统PSS参数优化
5) Particle swarm optimization(PSO)
微粒群算法
1.
This paper systematically introduces and analyzes the background,the principle,process and parameters of particle swarm optimization(PSO) algorithm,and their influence on optimization performance of PSO.
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术。
2.
The Particle Swarm Optimization(PSO) is an evolutionary computational method,which may be conveniently employed to execute random and global search.
微粒群算法(PSO)是新近出现的一种仿生算法,具有简单容易实现,而且随机搜索的优点,使得搜索不易陷于局部最优。
3.
To resolve this problem,a new GMM optimization method was proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO).
为了解决传统高斯混合模型(GMM)对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数的问题,提出了一种采用微粒群算法优化GMM参数的新方法。
6) PSO
微粒群算法
1.
APPLICATION OF PSO IN OPTIMAL DESIGN OF HOT OIL PIPELINE;
应用混合微粒群算法优化设计热油管道
2.
Solution of Flow Shop Scheduling Problem Based on PSO;
微粒群算法的置换Flow-Shop调度问题
3.
Texture synthesis image completion based on PSO;
基于微粒群算法的纹理合成图像修补方法
补充资料：随机数和伪随机数
随机数和伪随机数
random and pseudo-randan numbers
随机数和伪随机数【喇间佣1 al川牌”山一喇闭..m.山娜;cJI了，a如曰e”nce，口oc月卿成.以叹“c月a】 数亡。(特别，二进制数:。)，其顺序出现，满足某种统计正则性(见概率论(probability Uleory)).人们是这样区别随机数(mndomn切mbe比)和伪随机数(PSeudo一mn由mn切mbe岛)的，前者由随机的装置来生成，而后者是用算术算法构造的.总是假设(出于较好或较差的理由)所得(或所构造)的序列具有频率性质，这些性质对于具有分布函数F(z)的某随机变量心独立实现的一个序列来说是“典型的”;因此人们称作根据规律F(习分布的(独立的)随机数.最经常使用的例子为:在区间【O，l]上均匀分布的随机数亡。，尸(亡。
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参考词条