基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法在优化问题中的应用-吴永红.pdf
基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法在解决优化问题中的应用。文章详细描述了该算法的原理和流程，并且给出了具体的案例分析。通过动态调整惯性权重和学习因子的数值，该算法能够更好地探索搜索空间，并找到全局最优解。针对不同类型的优化问题，文章还提供了相应的参数设置建议。通过阅读本文，读者可以深入了解基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法在优化问题中的应用价值。
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