粒子群优化算法

发布时间:2021-07-19  栏目:人工智能, 机器学习  评论:0 Comments

粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解.
PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

 

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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