微粒群算法造句

现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法，它是一种粗粒度的并行。

为了寻找多峰函数的全部极值点，提出一种基于非线*共轭梯度法的混沌微粒群算法。

现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。

针对多层前馈网络的误差反传算法存在的收敛速度慢，且易陷入局部极小的缺点，提出了采用微粒群算法（PSO）训练多层前馈网络权值的方法。

在离散微粒群算法的基础上，提出了一种基于二进制的随机多目标PSO算法，并对感知模型进行覆盖优化。

以上述模型为基础，以毁伤概率为优化目标，采用微粒群算法（PSO）对该系统待优化的各参量进行综合优化。