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《2016中国地球科学联合学术年会论文集(十四)——专题30:深部资源探测技术与矿集区立体探测、专题31:大型沉积盆地矿产资源综合勘查》2016年
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粒子群算法的位场物性反演研究

梁苗  刘双  胡祥云  徐冬  
【摘要】:正随着人工智能的发展,出现了一些进化简单、寻优效果好的新型启发式仿生算法。粒子群算法(PSO)就是基于自然界鸟群觅食行为而提出的一种独特的仿生算法。与常规仿生算法不同,PSO中所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(候选解)和一个决定它们飞翔方向与距离的速度,每个粒子在模型空间中随机进行全局搜索,每次迭代搜索后,每个粒子搜索的解会与自身进行比较,形成局部最优解,个体粒子间相互比较形成全局最优解。粒子在进行下一次迭代时,结合自身的随机解
【作者单位】:中国地质大学(武汉)
【分类号】:TP18
【正文快照】:
随着人工智能的发展,出现了一些进化简单、寻优效果好的新型启发式仿生算法。粒子群算法(PSO)就是基于自然界鸟群觅食行为而提出的一种独特的仿生算法。与常规仿生算法不同,PSO中所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(候选解)和一个决定它们飞翔方向与距离的速度,每个粒

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