书目信息 |
| 题名： |
新型粒子群优化模型及应用
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| 作者： | 王国胤 ， 申元霞 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2016.09 |
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| 页数： | 146页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP301.6 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 计算机算法--最优化算法--应用 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-049656-0 | |
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| 330 | @a粒子群优化算法(PSO)是在鸟群、鱼群及人类的行为规律的启发下提出的，具有概念简单、控制参数少、易于实现等优点。PSO自提出以来受到了研究者的广泛关注，并在诸多领域获得了成功应用。但是，PSO研究也存在亟需解决的问题，如优化过程中容易出现早期收敛或停滞的现象，无法促使种群进化发展；粒子的信息加工方式与优化性能的关系；运动方程中学习参数的设置对群体进化的影响：如何平衡进化过程中收敛速度和收敛精度等问题。针对这些问题，本书提出了相应的理论分析和改进算法，并将改进算法应用于实际问题。 | |
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| 新型粒子群优化模型及应用/申元霞，王国胤著.-北京：科学出版社，2016.09 |
| 146页：图；24cm |
| 国家自然科学基金资助 |
| ISBN 978-7-03-049656-0：CNY60.00 |
| 粒子群优化算法(PSO)是在鸟群、鱼群及人类的行为规律的启发下提出的，具有概念简单、控制参数少、易于实现等优点。PSO自提出以来受到了研究者的广泛关注，并在诸多领域获得了成功应用。但是，PSO研究也存在亟需解决的问题，如优化过程中容易出现早期收敛或停滞的现象，无法促使种群进化发展；粒子的信息加工方式与优化性能的关系；运动方程中学习参数的设置对群体进化的影响：如何平衡进化过程中收敛速度和收敛精度等问题。针对这些问题，本书提出了相应的理论分析和改进算法，并将改进算法应用于实际问题。 |
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正题名：新型粒子群优化模型及应用
索取号：TP301.6/S371
预约/预借
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| 1 | 1346104 | 213461047 | 自科库301/301自科库 45排6列2层/ [索取号:TP301.6/S371] | 在馆 | |
| 2 | 1346105 | 213461056 | 自科库301/301自科库 45排6列2层/ [索取号:TP301.6/S371] | 在馆 |