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搜索资源 - Fish swarm optimization
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PID类的仿生算法文章。有遗传算法、粒子群算法、细菌觅食算法、鱼群算法。-PID class bionic algorithm article. A genetic algorithm, particle swarm optimization, bacteria foraging algorithm, fish algorithm.
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求最小目標優化的多目標人工魚群算法，自己編的可運行。-Minimum objective optimization for multi-objective artificial fish-swarm algorithm, to run their own series.
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人工鱼群算法是一种寄予动物行为的自治体寻优模式。-Artificial fish-swarm algorithm is a kind of animal behavior have great self-governing body optimization model.
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人工鱼群算法是一种近年来提出的组合优化问题，该算法在收敛速度方面有明显的优势。并在现实的各个方面都已经开始应用。
-Artificial fish-swarm algorithm is a combinatorial optimization in recent years raised the issue in the convergence speed of the algorithm has an obvious advantage. And in reality, all aspec
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Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique developed by Dr. Eberhart and Dr. Kennedy in 1995, inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. Each particle keeps track of its coordinates
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Particle swarm optimization (PSO) is a form of swarm intelligence. Imagine a swarm of insects or a school of fish.
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除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。-In addition to ant colony algorithm can be used to optimize the PID parameters there are many intelligent algorithms, such as genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle swarm
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基于混沌迭代式的改进鱼群算法用于对非线性函数寻优-an improved Artificial Fish-swarm Algorithm on optimization for unlinear function
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微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运
动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它
的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起
了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领
域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是
理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。
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微粒群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。微粒群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。-Particle Swarm Optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique by Eberhart and Kennedy ma
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基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度reservoirs-Algorithm based on improved artificial fish swarm optimization scheduling cascade reservoirs
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鱼群法在函数寻优中的应用-The fish method in function optimization
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提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法．该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想，并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制-Since it is difficult to find all the optima when artificial fish SWalTn algorithm(AFSA)is used in multimodal
optimization．a niche artificial fish swalTn algorithm(NAFSA)based on b
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another good matlab code for fish swarm optimization
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本文基于matlab开发环境，利用鱼群算法对30节点的电网进行无功优化-Reactive Power Optimization Based on fish swarm algorithm in 30 node grid
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对人工鱼群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解。-Fish Swarm Optimization for Unconstrained Continuous Problem
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c++语言实现鱼群算法，使用粒子群优化算法给出-Fish algorithm c++ language, the use of particle swarm optimization algorithm is given
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无约束连续函数优化的人工鱼群算法通用MATLAB源码-Uniformly continuous function optimization of artificial fish swarm algorithm
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人工鱼群算法优化的实例，实测可用，真实有效果(An example of artificial fish swarm optimization,It is practical and effective.)
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粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
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