粒子群算法如何避免陷入局部最优

前言基于任务分配的粒子群优化算法这篇文章,但是基本粒子群优化算法存在局部收敛和群体多样性减少的缺陷。介于此,存在着许多变体,此处介绍一二。更多可参考图书《粒子群优化算法与多目标优化》。基于拓扑结构的粒子群改进算法粒子群优化算法的社会网络结构用于描述群体中粒子间的邻居关系和交互方式。社会网络结构可以控制信息在群体中的传播方式,直接影响粒子群的寻优能力和收敛性。基本的粒子群优化算法的信息交换方式一般采

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任务分配的粒子群优化算法

前言总结内容主要来源于论文“Particle swarm optimization for task assignment problem”,其中主要介绍使用粒子群算法(PSO)应用于任务分配。介绍在介绍上提及了在分布式计算中,解决任务分配问题的方法有很多种。大致可以分为四类:图论、整数线性规划、状态空间搜索和概率方法如模拟退火等、平均场退火算法(模拟退火)与遗传算法等。本文提出了一种基于粒子群算

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菜是原罪

故事当第一次听到这句话的时候是在动漫《从零开始的异世界生活》,弱小的主角和邪恶势力进行斗争,但是由于力量悬殊,因此主角经历了各种惨无人道的折磨。主角值得同情吗?我不知该怎么想。当看到b站弹幕中这句话时,让我瞬间知道了那种不知所言的尴尬,“菜是原罪”这句话多巧妙啊!没有人会等着你强大,也没有人愿意听你的各种借口。当然主角依然是主角,他最终还是会有所成长的。感慨也许在现实生活中,我们无法像主角一样可以

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