论文研究一种改进的粒子群优化算法的研究 .pdf

为提高多目标粒子群算法的局部搜索能力，提出了一种模糊学习子群多目标粒子群算法（FLSMOPSO）。在搜索过程中，每个粒子模糊自适应学习生成不确定的p个粒子形成一个子群而不是只产生一个新粒子，然后在其中

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题，提出了一种改进的粒子滤波算法。该算法采用Unscented卡尔曼滤波器（UKF）产生系统的状态估计，并在量测更新过程中加入衰减记忆因子，消弱滤波器对历史信息的

针对鸡群算法（CSO）易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺陷，提出了一种混合改进的鸡群优化算法（OBSA-CSO）。通过采用反向学习对种群进行初始化，同时对越界个体进行边界变异操作保证了提出算法的种群多样

一种求解背包问题的更贪心粒子群算法，赵新超，杨婷婷，将粒子群算法与贪心思想相融合，本文提出一种用于求解0/1背包问题的更贪心混合粒子群算法。对超过背包重量约束的粒子的处理措施是

介绍了群机器人学的含义、特点和发展现状，分析了研究群机器人系统的相关理论和方法，总结了群机器人学研究的主要内容，并指出其发展趋势。

随着航空事业的迅猛发展，机场车辆调度的安全性和时效性地位已日趋突显，传统的机场车辆调度采取Firstinfirstout策略，该策略算法简易，便于实施，缺陷是全部调度的分组被相同对待，无法为实时要求较

0-1背包问题是组合优化中经典的NP难题，在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解0-1背包问题的量子蚁群算法。算法采用量子比特表示信息素，用量子旋转门来更新信息素。大量数据实例的比较测试表明，算法

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤

一种基于二元粒子群优化的分簇路由算法，童当当，蒋挺，在无线传感器网络中，节点的能量十分有限。如何高效地组织网络结构，最优化的利用节点的能量，成为各路由算法的关注重点。针对传

该文提出了一种改进的PSO算法PSO-DSF。引进有向类无标度网作为粒子群寻优的拓扑结构，提出作为粒子邻域拓扑的有向网络动态变化机制，使有向网络在出度服从幂律分布的条件下动态变化，从而提高算法的多样性