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
基于改进粒子群算法的无功优化研究与应用,无功优化。
量子势阱粒子群优化算法的改进研究
针对无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法第3阶段利用多边测量法计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出了一种改进的粒子群算法来优化求解未知节点坐标。应用粒子群算法,引入自适应惯性权重,并对粒子速度
基于改进粒子群算法的相机标定优化,陈甦欣,张晓峰,相机的标定精度直接决定了三维重构的效果.传统优化算法容易陷入局部最优,且误差大。为了提高相机标定的精度,将改进粒子群算法�
基于改进粒子群Bezier曲线优化的路径规划,朱东伟,毛晓波,为了实现在障碍环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种利用Bezier曲线描述路径和改进粒子群优化算法相结合的路径规划
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制,将整个种群划分为多个子群,每个子群中的粒子按照不同的进化
遗传算法改进粒子群优化算法,可用于SVM的参数优化等,
提出了一种随机元胞自动机模型算法,使用邻域和迭代规则作用于图像的缺失部分,使缺失的部分通过吸收原有图像的数据进行自我修复。该方法的特点在于规则简单、容易实现,不需要针对特定图像设置先验参数,可以恢复任
? 1 o 模糊惯性权重(fuzzy inertia weight)法 ?Shi等提出用模糊控制器来动态自适应地改变惯性权重的 技术控制器的输入是当前惯性权重将口当前最好性能评 价值(CBPE) ,