微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization algorithm,PSO)是近年来提出的一种新型的基于群体智能的进化算法,它具有算法简单、收敛速度较快,所需领域知识少的特点。
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微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种新兴白勺优化工具,它来源于对生物界鸟类觅食行为白勺分析,属于群智能优化算法白勺范畴。
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微粒群优化算法（particleswarmoptimization，PSO）是 继遗传算法之后的一种进化算法，该算法概念简单，实现容 易，运算最较少；在解决一些典型函数优化问题...
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微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。
Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is a powerful method to find the extremum of a continuous numerical function.
论文尝试使用微粒群优化算法与GIS相结合解决超市最优选址问题。
This paper demonstrates that using particle swarm optimization approach to solve optimal location of supermarkets based on GIS.
该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低，易发散的缺点，有较高的搜索效率。
This algorithm can solve the problem of low precision and divergence of basic particle swarm optimization algorithm, so it has higher efficiency of search.
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