全局寻优

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。

在MATLAB环境中，研究了优化支持向量机（SVM）参数的多种方法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。这些方法能够有效提高SVM在实际应用中的性能。

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

通过MATLAB实例分析了神经网络结合粒子群优化算法在非线性函数极值寻优中的应用。研究结果显示，BP神经网络在预测中表现出色，为解决复杂问题提供了新的方法。

MATLAB代码优化方面涉及到澳大利亚10代低惯性网格形成和跟随虚拟惯性的实现。

全局索引的数据存放位置与父表的表分区信息无关。父表是否是分区表并不影响全局索引的创建。语法如下： create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id) global partition by range(item_id) ( partition idx_1 values less than (1000) tablespace dinya_space01, partition idx_2 values less than (10000) tablespace dinya_space02, partition idx_3 values less than (maxvalue) tablespace dinya_space03 );

重点全局变量 @@ERROR：最后一个T-SQL错误的错误号 @@IDENTITY：最后一次插入的标识值 @@LANGUAGE：当前使用的语言的名称 @@MAX_CONNECTIONS：可以创建的同时连接的最大数目 @@ROWCOUNT：受上一个SQL语句影响的行数 @@SERVERNAME：本地服务器的名称 @@TRANSCOUNT：当前连接打开的事务数 @@VERSION：SQL Server的版本信息 其他全局变量可参考SQL Server帮助。

程序全局区 (PGA) 存储单个 Oracle 服务器进程运行所需的数据和控制信息。 PGA 在用户进程连接数据库并创建会话时自动分配，并在会话结束时释放。 每个 PGA 仅供单个进程使用，属于非共享区域。

SQL编程中的全局变量示例包括如何使用@@VERSION显示SQL Server的版本，以及使用@@SERVERNAME显示服务器名称。演示了如何通过@@IDENTITY获取自动编号的座位号，并使用@@ERROR处理语句执行错误。此外，还介绍了convert函数的转换用法。

Matlab中人工蜂群寻食算法有两个版本，详细的注释使其非常适合学习。