铣削加工中如何选择最佳的铣削用量是一个多约束非线性的复杂优化问题。在考虑实际加工约束的情况下,以最小化加工成本为目标,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对铣削实例进行优化,得出了最优的铣削用量组合
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本科毕业设计(论文) 基于粒子群算法的函数优化问题研究 院 系 理 学 院 专 业 信息与计算科学 2011年 6月 目 录 TOC \o "1-3" \h \z \u 附录1 毕
粒子群优化的点云场景拼接点云场景拼接基于粒子群优化的点云场景拼接算法
使用粒子群算法对PID控制器进行优化,迭代次数设置越大优化越好
一种新的图像匹配技术,采用智能的粒子群优化算法,提高了算法的收敛速度,精确性、鲁棒性
在MATLAB环境中实现粒子群算法的编程方法,构建粒子群算法工具箱函数,通过仿真示例验证了该方法的有效性,表明它能够对函数进行全局优化
针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点, 提出一种基于遗传算法模式定理思想改进的粒子群优化算法(IPSO).新算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力.对典型函数的测试表明,IPSO
为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能, 提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析,设计和实现了一种并行粒子群优化算法.实验结果表明, 基于岛屿群体模
针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中
