论文研究改进粒子群算法求解TSP问题 .pdf

基于粒子群算法的改进遗传算法的研究，陶磊，景晓军，遗传算法是一种模拟生物进化论的智能优化算法，具有简单、通用、鲁棒性强等优点。遗传算法自提出以来已成功应用到很多领域，但经

多车场多车型车辆调度问题优化是物流配送中的典型NP难解问题，针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢，易早熟收敛等问题，提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法对种群中的粒子采用一定的概率进行柯西变异，使算法

为了解决径向基网络（RBF NN）结构设计的随机性，进一步优化RBF网络性能，提出一种基于支持向量机（SVM）的径向基网络结构优化方法。通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值

在基于DEM的地形表面重构中，传统的插值方法（B样条插值、双线形插值）获取的地形表面过于平滑，不能反映自然地形具有无限细节的事实。引入3维迭代函数系统（3D-IFS）插值方法来重构经随机简化的原始地形

烟标在销往香烟生产企业之前，需要对其进行计数。设计了一种基于机器视觉的烟标计数装置。采用特制扫描仪，将成叠的烟标侧面转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统；图像系统通过去除图像背景和高斯滤波等操作，

针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改

在算 法 优化 问 题 的 研 究 中 ， 旅 行 商 问题 是 组合优化领域里 的 一 种 描 述 简 单而 难 以 处 理 的 完 全难 题 ， 为 解决神 经 网络 求解 问 题 时 易 出 现

一种新的改进粒子群算法研究，马金玲，唐普英，研究粒子群优化算法（PSO）的收敛速度，以提高该算法性能是PSO的一个重要而且有意义的研究。JunSun等人通过对PSO系统下的单个个体在�

通过设计一种Pareto解集过滤器，并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则，基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性，并使用图

基于动态特性的改进粒子群优化算法，苗爱敏，施心陵，针对现有粒子群算法缺乏优化问题的先验信息，粒子搜索具有盲目性的问题，提出了一种基于邻域粗糙集模型的改进粒子群优化算法。该