论文研究基于改进粒子群算法的WSN覆盖优化策略.pdf

针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷，提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力，从而保证了算法能够跳出局部最优，获得全局最优解。实验结果表明，与文献

螺旋粒子群优化算法的研究简报，滕弘飞，张英男，本文提出了一种螺旋粒子群优化（SPSO）算法。传统PSO算法的搜索路径，对于全局版PSO，以一只鸟（粒子i）的飞行来比喻，其空间的飞行

传统的基于单一价值评价的网络蜘蛛搜索策略存在主题漂移，不能有效利用链接结构信息，容易迷失方向，过于依赖关键词集等不足。提出一种基于动力粒子群算法的启发式网络蜘蛛搜索算法，新算法充分考虑Web站点信息资

改进粒子群算法求解TSP问题，盛景军，王勇，在运用粒子群算法求解TSP问题时，针对粒子迭代、速度不能简单地采用连续量的运算法则进行计算的特点，通过构造插入因子，定义插入

对带速度项的PSO算法和不具速度项的动态概率PSO算法进行了随机递推分析，给出了保证收敛的算法的参数取值依据以及相关条件，并基于此提出了改进的动态概率PSO算法（RSPSO）。数值实验分析结果表明，改

粒子群（PSO）与K-means结合是聚类分析中的重要方法之一，但都未考虑粒子更新导致的空类问题。提出基于多子群粒子群伪均值（PK-means）聚类算法，为该问题的解决提供一种有效途径，并与粒子群K均

为了进一步提高量子粒子群算法的精度，从描述粒子状态波函数的[δ]势阱特征长度[L(t)]出发，重新修改其评价方式。通过给群体中的每个粒子引入随机权重，生成随机权重平均最优位置来重新评价[L(t)]，以

为了提高粒子群算法的寻优速度和精度，提出一种改进的云自适应粒子群算法（MCAPSO）。算法中根据粒子适应度值把种群分为三个子群，分别采用不同的惯性权重生成策略和进化策略，普通子群粒子采用云自适应惯性权

粒子群算法的惯性权重调整策略，李丽，薛冰，惯性权重是粒子群算法改进的一个重要出发点，通过调整惯性权重可以大大提高算法的性能。本文在简要介绍粒子群算法原理、流程的基

基于改进粒子群算法的三维装箱优化研究，杨志强，牛占文，本文提出一种适用于求解三维装箱问题的改进粒子群优化算法。该算法在简化粒子群优化算法的基础上，引入小生境技术实现初始种群的