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Bookmark or Share- 粒子群算法PSO 参数设置种群上下边界值popmax和popmin怎么设置的？ - 知乎原始粒子群的初始规模是事先设定好的，可以参见发明者Kennedy有关PSO的综述，这种设置种群规模上下限的玩法是有什么更新消亡机制么？ 第二个问题，遗传算法和粒子群的初试设置并没有必然联系，如你所说的设置可以试试，不过这个种群规模好像还蛮大的。
- 在pso算法中，优化问题是什么，局部优化解和全局优化解分别指什么，他们的物理模型是什么？ - 知乎关于pso的优化问题：群智能算法很好玩，其实很多问题只要涉及到优化的都可以将其抽象成群智能优化问题，在于发现和思考，至于思考的话，建议不要局限于pso，可以多去参考一下其他的群智能算法，他们很多东西是共通。
- 为什么PSO经常用来优化神经网络，其相对于其他优化算法的优点是什么？ - 知乎第三， 作为 Population-Base 元启发算法， PSO 对分布式计算友好，可以有效提升算力。 毕竟“大力出奇迹” 第四， PSO最初的设计模型就是用来针对连续优化问题， 而非离散优化问题。 其 速度 （更新）机制， 惯性， 等因素可以很好的对标神经网络中的参数优化。
- 如何理解量子粒子群算法（QPSO）？和粒子群算法有何关系？ - 知乎粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。. 它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。. 算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。. 粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。. 知乎，中文 ...
- 粒子群优化算法和其他优化算法相比有哪些优势和劣势？ - 知乎粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟群体中个体在搜索空间中的移动寻找最优解。 这玩意最少有上千种名称，鸡鸭狗等等都有，青蛙狐狸估计都有。
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