论文研究基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法.pdf

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题，应用一种新的智能优化算法——社会认知算法求解此优化问题，实验结果表明了社会认知算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。

提出一种新的约束优化粒子群算法。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件。在进化过程中，利用混沌序列初始化种群，选取最优粒子进行局部一维搜索，增强了在最优点附近的局部搜索能力，以加快算法的收敛速度

从论域中各个元素之间所具有的客观关系出发，利用集值映射的原理在论域上得到一个覆盖，构造了一种新的覆盖粗糙集模型；研究了与之相关的基本性质，并将其与现有的5种主要的覆盖粗糙集模型进行比较研究。为如何根据

采用对基本粒子群优化算法引入遗传操作来提高种群多样性，这样虽能避免产生局部极小，但收敛速度会降低，通过加入收缩因子来达到两者的均衡。优化和仿真结果表明改进算法性能更优，能有效地解决公交车辆的智能排班问

提出了一种高效的改进的粒子群优化策略，把整个群体分为几个子群体，进行子群体的专业化社会分工与信息交换，该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明，与现有方法比较，该方法全局寻优的

在压缩的视频码流中嵌入数字水印时，如果选择在I帧图像的DCT系数中嵌入数字水印，那么后面的P帧和B帧图像的质量会受到很大的影响。提出了利用新的漂移补偿方法来减小I帧图像中的数字水印对后面的P帧图像和B

针对P2P网络中超级节点失效时带来的资源流失、网络拓扑结构变化和重新选举网络开销增加等问题，提出了一种基于用户行为特征统计的超级节点禅让算法。根据节点的失效统计特征预估失效时间，预先指定继任超级节点。

针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点，提出一种基于粒密度和最大距离积法的简化粒子群聚类算法。通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置，使粒子

基于改进离散粒子群的混合推荐算法，王桐，曲桂雪，目前的推荐算法主要存在数据稀疏、冷启动和推荐准确度等问题。为此，这篇文章提出了一种基于改进的离散粒子群的混合推荐算法。该

针对标准粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的局限性，提出了一种基于仿生学改进的粒子群算法。即通过在标准粒子群公式中加入负梯度项，使算法更加符合鸟群觅食的实际规律，同时使算法的全局和局部搜索能力得到了