粒子群算法问题请教？
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计算公式为\omega_{ini}------为惯性因子初始值，通常设置为0.4\omega_{end}------种群迭代到最大进化次数时的惯性因子值，通常设置为0.9 k_{max}------最大迭代次数p_{i}------粒子当前最优位置p_{g}------粒子i对应的全局最优位置r1和r2------随机初始为0-1之间的数，对群体的多样性有一定的作用c1和c2------学习因子（也称加速因子），影响算法的收敛速度
咨询记录 · 回答于2022-04-28
粒子群算法问题请教？
1）. 采用粒子群优化方法获取最佳的权值和偏差值，可以提高模型的预测精度。2）. 粒子群优化算法简单易行，可以提高模型的训练速度。3.） 粒子群优化方法不容易陷入局部极值，原来的权重和偏差值更新方法容易陷入局部极值。
计算公式为\omega_{ini}------为惯性因子初始值，通常设置为0.4\omega_{end}------种群迭代到最大进化次数时的惯性因子值，通常设置为0.9 k_{max}------最大迭代次数p_{i}------粒子当前最优位置p_{g}------粒子i对应的全局最优位置r1和r2------随机初始为0-1之间的数，对群体的多样性有一定的作用c1和c2------学习因子（也称加速因子），影响算法的收敛速度
粒子算法的两个学习因子可以不相等吗
嗯
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