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Particle swarm optimization, also k
Particle swarm optimization, also known as particle swarm optimization algorithm or bird swarm foraging algorithm, is a new evolutionary algorithm developed by J. Kennedy and R. C. Eberhart [40]. Particle swarm optimization is a kind of evolutionary algorithm. It is similar to simulated annealing algorithm. It also starts from a random solution and finds the optimal solution through iteration. It also evaluates the quality of the solution through fitness. , It does not have the "cross" and "mutation" operations of the genetic algorithm, it looks for the global optimal by following the currently searched optimal value
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粒子群优化，也称为粒子群优化算法或鸟类群觅食算法，是J. Kennedy和RC Eberhart [40]开发的一种新的进化算法。粒子群算法是一种进化算法。它类似于模拟退火算法。它还从随机解开始，并通过迭代找到最佳解。它还通过适用性评估解决方案的质量。，它没有遗传算法的“交叉”和“变异”运算，而是通过遵循当前搜索到的最优值来寻找全局最优
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粒子群优化，也称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法，是由J.肯尼迪和R.C.Eberhart[40]开发的一种新的进化算法。粒子群优化是一种进化算法。它类似于模拟退火算法。它还从随机解决方案开始，并通过迭代找到最佳解决方案。它还通过健身评估解决方案的质量。，它没有遗传算法的"交叉"和"突变"操作，它通过遵循当前搜索的最佳值来查找全局最优值
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粒子群优化算法，又称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，是J.Kennedy和R.C.Eberhart[40]提出的一种新的进化算法。粒子群算法是一种进化算法。它类似于模拟退火算法。它也从一个随机解出发，通过迭代找到最优解。它还通过适应度来评估解决方案的质量。它不具有遗传算法的“交叉”和“变异”操作，通过跟踪当前搜索到的最优值来寻找全局最优
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