SMO优化算法论文

理论上已经证明PSO算法用所有微粒的当前位置与全体最好位置相同时算法停止作为收敛准则是有缺陷的，不能保证全局收敛。而已经证明模拟退火算法依概率1收敛于全局最优解集，因此可将模拟退火算法作为PSO算法的

针对群居蜘蛛优化（SSO）算法求解复杂多峰函数成功率不高和收敛精度低的问题，提出了一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化（AMBSSO）算法。引入自适应决策半径概念，动态地将蜘蛛种群分成多个种群，种群内适应

鉴于PID控制器的优越性，其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计，PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题，提出了一种基于自然启发的风驱动优化

论文研究-求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法.pdf,  提出一种基于非线性收敛因子的改进鲸鱼优化算法（简记为IWOA）用于求解大规模复杂优化问题.为算法全局搜索奠定基础，在搜索空间中利用对立学习策

针对多维连续函数全局优化中存在的算法收敛速度低和求解精度差的问题，在基于多维正态分布的分段禁忌优化算法的基础上，进行参数优化设置，对多维连续函数进行高精度快速优化。基于多维正态分布的分段禁忌优化算法以

混合形优化算法中的第一步：初始形生成；初始形通过一定的计算后生成，比随机生成的初始形更加优化，迭代次数更少

引入了精英引导机制和混沌权重因子的鲸鱼优化算法。精英引导机制指导种群搜索方向，增强算法全局搜索能力。混沌权重因子增强局部搜索能力，提高算法收敛精度。

SVM SMO Python 附加数据

Microsoft.SQLServer.SMO.12.0.2000.8官方Dll

SMO基础教程WORD格式，内容详实，范例清晰，希望学习了解微软SQL Management Object (SMO) 的童鞋可以参考使用。