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核心提示粒子群优化是一个非常简单的算法,似乎是有效的优化了广泛的职能。我们认为这是中级形式的生命或生物衍生算法,占用空间之间的进化性质的搜索,这需要eons ,和神经处理,这发生在以毫秒。发生在社会最优化的时限一般经验-事实上,它是普通的经验。除了

粒子群优化是一个非常简单的算法,似乎是有效的优化了广泛的职能。我们认为这是中级形式的生命或生物衍生算法,占用空间之间的进化性质的搜索,这需要eons ,和神经处理,这发生在以毫秒。发生在社会最优化的时限一般经验-事实上,它是普通的经验。除了它的联系,以生活,粒子群优化具有明显的关系,进化计算。从概念上来说,它似乎在于之间的遗传算法和进化规划。这是高度依赖于随机过程,就像进化规划。调整对pbest和gbest的粒子群优化概念类似交叉作业利用遗传算法。它使用的概念,健身一样,所有进化计算模式。独特的概念粒子群优化算法是可能的解决方案,通过悬挂超,加速走向“更好”的解决办法。其他进化计算办法上直接操作可能的解决办法是派地点超。许多成功的粒子群似乎在于代理人'的倾向hurtle过去他们的目标。荷兰的一章是关于“优化配置审判” [ 5 ]表明之间的微妙平衡测试已知保守区域与风险勘探不明。看来,目前的版本范式近优化配置审判。随机因素允许彻底搜查之间的空间区域,被认为是比较好的,而且这一势头的影响所造成的修改现存的速度,而不是取代它们过度的结果,或探索未知区域的问题域。作者本文件是一个社会心理学家和一个电子工程师。对粒子群优化服务,这些领域同样。为什么如此无处不在的社会行为在动物王国?因为它优化。什么是一个好办法来解决工程优化问题?建模的社会行为。进一步的研究还有待进行的这个简单的新概念和模式。在发展中国家的目标是已经保持简单和强大,我们似乎已经成功了。该算法是用一个非常几行代码,并且只需要规范的问题和一些参数,以便解决它。该算法属于这一哲学思想,使学校出现的智慧,而不是试图强加,这是模拟性的,而不是试图控制它,并设法使事情更简单,而不是更复杂。再次性质为我们提供了一个技术处理信息,这是一次优雅和多才多艺。

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