改进的粒子群算法一篇论文

为提高多目标粒子群优化（MOPSO）算法处理多目标优化问题的性能，降低计算复杂度，改善算法的收敛性，提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。通过运用比例分布及跳数改进机制策略的方法，使该算法不仅继承了M

改进粒子群算法仿真程序,方便学习使用粒子滤波算法,解决优化问题哦1

该文章介绍了粒子滤波的基本算法以及多种改进算法，并在文中提供了相关参考文献，对认识粒子滤波的发展应用很有帮助。

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

为克服粒子群优化算法早熟收敛，提出一种基于子群变异的改进粒子群优化算法（SsMPSO）。该算法提出一种具有随机定向振荡式搜索的子群对主群的全局最优位置进行变异，改变了完全随机的变异方式，为算法提供局部

MCK的一篇论文

关于计算机专业到轮的作业，翻译参考了一本名为计算机图灵奖的论文翻译书籍。

一些关于粒子群算法的文献-一类新的粒子群算法.pdf 关于粒子群算法的一些期刊论文

针对基本粒子群（PSO）算法不能较好地解决旅行商优化问题（TSP），分析了基本粒子群算法的优化机理，在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点，提出一种结合混沌优化和粒

为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群能够快速寻找真实Pareto最优解.引