1) particle swarm optimization
PSO寻优
1.
Applicaton of genetic algorithm with particle swarm optimization in distribution network reconfiguration;
使用PSO寻优的遗传算法在配网重构中的应用
2) PSO algorithm
PSO优化算法
1.
Second,by the self-adaptive mutation operator introduced to the algorithm,the information ex- changed between different sub-populations and the ability of PSO algorithm broke awa.
提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法(KCMPSO)。
3) Particle Swarm Optimization(PSO)
PSO
1.
In response,particle swarm optimization(PSO) is used to optimize the decision of ordnance transportation in this paper.
针对这一不足,采用了PSO算法对军械调运决策进行智能优化,发挥了PSO算法概念简单、容易实现而又功能强大的特点,较好地解决了涉及供应点较多的军械紧急调运决策优化问题。
2.
Therefore,according to the computational intelligence,a new method of evolutionary neural computation based on Particle Swarm Optimization(PSO) is presented to analyze and f.
为此,从计算智能出发提出一种基于PSO算法的进化神经计算方法,主要包括话务量及其相关参量的获取、神经网络结构的优化、基于PSO算法的网络训练,以及话务量计算等步骤。
5) particle swarm optimization (PSO)
粒子群优化(PSO)
6) Particle swarm optimization(PSO)
粒子群优化(PSO)
补充资料：动力学系统参数寻优
在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到最优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到最优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条