针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点，提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法，利用PSO算法强大的优化能力，通过对算法的改进，将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒，利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值，可有效提高参数辨识的精度和效率。
2023-03-14 16:51:01
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论文研究-求解整数规划问题的微粒群算法.pdf,
针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性.
2022-11-29 20:54:59
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惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.
2022-06-20 09:28:19
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：针对大多数图像分割方法计算量大、不利于实时处理的缺点，提出用微粒群算法(PSO)优化最小误差分割方法。该
方法不但具备最小误差分割法受目标和噪声影响小以及对小图像分割效果好的优点，还克服了遗传算法等加速算法需要预
先设定众多运行参数，受目标变化影响大的问题。图像分割的效果和速度得到了提高，性能也更加稳定。实验结果反映了该
方法的有效性。
2022-06-14 23:51:18
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代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进
2022-06-05 09:06:18
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2022-06-05 09:06:17
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