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1、粒子群优化(PSO)是一种非常简单的算法，在优化广泛的函数方面似乎是有效的。

2、我们认为这是一种中间形式的生命或生物衍生算法，它占用了进化搜索(需要亿万年)和神经处理(几毫秒内发生)之间的空间。

3、社会优化的时限内的一般经验——其实就是一般经验。

4、除了与生活的联系，粒子群优化算法与进化计算有着明显的联系。

5、从概念上讲，它似乎介于遗传算法和进化规划之间。

6、这高度依赖于随机过程，比如进化编程。

7、调整pbest和gbest的粒子群优化概念类似于使用遗传算法的交叉操作。

8、像所有进化计算模型一样，它使用了适应度的概念。

9、粒子群优化算法的独特概念是一种可能的解决方案，它可以通过悬浮来加速通向“更好”解决方案的道路。

10、其他进化计算方法中直接操作的可能解决方案是发送一个位置超级。

11、许多成功的粒子群似乎在于代理人猛冲过他们的目标的倾向。

12、荷兰章节讲的是“最优分配试验”[5]，表现了已知保守区域和未知风险探索之间的微妙平衡。

13、看来目前的版本范式已经接近最优配置试用了。

14、随机因素允许在空间区域之间进行彻底的搜索，这被认为是更好的，这种动量的影响是通过修改现有的速度而引起的，而不是替换它们的过度结果或探索未知区域的问题区域。

15、作者是社会心理学家和电子工程师。

16、对于粒子群优化服务，这些字段是相同的。

17、为什么动物界会有这样无处不在的社会行为？因为它优化了。

18、解决工程优化问题的好方法是什么？模拟社会行为。

19、对这个简单的新概念和模型的进一步研究还有待进行。

20、发展中国家的目标是保持简单和强大，我们似乎已经成功了。

21、该算法使用的代码很少，并且只需要标准问题和一些参数就可以求解。

22、算法属于这种哲学思想，让学校显得聪明，而不是试图强加。

23、它是模拟的，而不是试图控制它，试图让事情变得更简单，而不是更复杂。

24、大自然又一次为我们提供了一种技术处理信息，这种信息是优雅的、多才多艺的。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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