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基于粒子群优化算法的函数寻优算法研究_matlab粒子群优化算法一、理论基础粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子
算法设计克林伯格pdf_LSTM算法第一部分 levmar的安装与使用 Levenberg-Marquardt算法是求解非线性问题的一个非常好用的算法。该算法属于信赖域算法的一种，关于信赖域算法的解释可以参考这一博主的解释：关于信赖域算法理解，个人感觉很好。 Levenberg-Marquardt算法是一个开源的算法，其文件下载地址如下：http://www.netlib.org/clapack/C
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