粒子群算法在土壤仿真中的应用研究

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粒子群算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等特点。本文先介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和几种改进型态,然后根据该仿真系统对土壤形态和运动显示效果要求,提出了一种基于粒子群算法的优化方案,对系统中土壤模型的各种运动形态,对土壤粒子采用粒子群优化算法的运动过程进行仿真实验,评测图像运行速率,效果明显。 Particle swarm optimization is a kind of stochastic optimization algorithm based on swarm intelligence. It has the characteristics of simple and easy to implement, less parameter setting and strong global optimization. In this paper, the basic particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced first, and the current research status and several improvements of the particle swarm optimization algorithm are summarized. According to the requirements of the simulation system for the soil morphology and motion display, a particle swarm optimization- Simulation of various motion patterns of the soil model in the system and particle swarm optimization using particle swarm optimization algorithm, the evaluation of the image running speed, the effect is obvious.
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