论文研究量子粒子群改进算法TPHQPSO .pdf

粒子群优化算法的改进 常见粒子群优化算法的改进 1模糊惯性权重(fuzzy inertia weight ) 法 Shi 等提出用模糊控制器来动态自适应地改变惯性权重的 技术控制器的输入是当前惯性权重

提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法（Combination Particle Swarm Optimization，CPSO），粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟，但缺乏局部快速搜索能力，因此将

改进后的粒子群算法 改进前的粒子群算法 改进后的粒子群算法的应用

对粒子群算法进行改进，改进后的粒子群算法应用于最优路径选择。

改进粒子群算法PSO改进粒子群算法改进粒子群算法

利用惯性权值进行对PSO算法的改进，其中，惯性权值是线性递减的。

粒子群算法 matlab改进的方法,大家参考下希望对你有用

:根据电力系统无功优化问题的特点,提出一种用于电力系统无功优化的最小欧氏距离下改进竟争小生境粒子群算法,利用该算法来克服粒子群优化算法容易早熟而陷入局部最优解的不足。通过对测试系统IEEE30节点进行

基于量子粒子群的改进投影寻踪聚类算法，多次仿真实验证明此算法有效、可行。并进一步运用该算法对生物信息学中的数据进行聚类分析，如乳腺癌细胞，Iyer基因表达谱数据，结果仍然比较理想。此后，将进一步深化聚

这是一篇硕士论文详细的阐述了粒子群算法及其改进的算法等相关的内容。