说明：qpso的全局搜索性能远比基本的pso好，而且速度快。

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说明：混沌粒子群算法，具有很好的全局搜索能力！

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说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...

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说明：一项半盲技术，用于估计OFDM通信系统中的载波频偏。这种方法利用信道矩阵与信号子空间之间的相关性对其进行优化以提高估计值精度。利用第一个OFDM符号中的若干空子载波，在一帧中推算分数和整数频率的偏移量。利用子信道矩阵对各个子块进行分块处理，从而实现对所有子载波的快速精确估计。传统的空子载波估计方法采...

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说明：蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。

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说明：探讨了经典的粒子群优化算法，在此基础上，提出了量子粒子群算法（QPSO），该算法具有高效的全局搜索能力

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说明：和声搜索算法是新近问世的一种启发式全局搜索算法，在许多组合优化问题中得到了成功应用。在有关问题上展示了较遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索更好的性能。在音乐演奏中，乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一个美妙的和声状态。Z.W.Geem等受这一现象启发，提出了和声搜索算法（H...

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说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。

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说明：使用遗传算法对电池soc估计.ＲBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和记忆能力，且学习规则简单、学习能力强大，便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数，目前尚未有系统的规律可循，网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则，在...

说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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