针对量子粒子群优化算法(quantumdeltaParticleSwarmOptimization,PSO)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌
研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模,利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛,加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同
针对基本粒子群优化算法(PSO)算法易陷入局部最优的缺点,提出混沌自适应粒子群-序列二次规划算法(CAPSO-SQP)。在基本PSO算法的基础上,加入混沌搜索和自适应惯性权重提高全局收敛能力,并在PS
针对无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法第3阶段利用多边测量法计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出了一种改进的粒子群算法来优化求解未知节点坐标。应用粒子群算法,引入自适应惯性权重,并对粒子速度
基于改进粒子群算法的相机标定优化,陈甦欣,张晓峰,相机的标定精度直接决定了三维重构的效果.传统优化算法容易陷入局部最优,且误差大。为了提高相机标定的精度,将改进粒子群算法�
基于粒子群优化的模糊文本聚类研究,柴瑞敏,王月,针对模糊文本聚类算法对输入顺序以及初始点的敏感的问题,提出了一种粒子群群优化的改进模糊聚类算法。该算法采用粒子群优化算法
音频信息隐藏技术已成为近年来的研究热点之一,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,设计了一种将一段音频作为水印,利用混沌序列选择部分原始音频信号作为载体,将混沌加密后的音频水印嵌入到载体的小波系数中的
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法ImprovedPSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数
分析了量子行为粒子群优化算法,着重研究了算法中群体粒子的搜索行为,对算法中局部吸引点进行了分析,提出针对粒子在搜索过程中所处的不同搜索环境,将粒子的搜索行为分为四种类型,并能够自适应地学习优化问题环境
提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的