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人工智能计算

于 2023-07-19 发布 文件大小:519.46 kB
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代码说明:

粒子群优化(PSO)依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上,每个粒子利用其历史最好的体验,并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的,但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此,在 设计学习策略,可以利用以前的搜索信息(经验)更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一。 在本文中,我们提出了一种正交学习(OL)策略PSO地发现,就在于通过正交实验设计上面两个经验更多有用 的信息。我们称这个PSO正交学习粒子群优化(OLPSO)

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