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针对PSO在寻优过程容易出现“早熟”现象，提出了一种基于Sobol序列的自适应变异PSO算法（SAPSO）。该算法以积分控制粒子群算法（ICPSO）为基础，使用准随机Sobol序列初始化种群个体，并在

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改进的粒子群算法。（1）集合：设置一个数组set(i=0,1,..,n-1),初始值为 0,代表对应顶点不在集合中（注意：顶点号与下标号差1） （2）图用邻接阵表示，路径不通用无穷大表示，在计算机中可

分析了粒子群算法的惯性部分、个体认知部分和群体认知部分的作用，对粒子群算法迭代方程的各部分进行变形，获得了三种新形式的粒子群算法。用算例说明所得到的三个新的粒子群算法具有较好的优化能力。

基于改进粒子群算法的无功优化研究与应用，无功优化。

针对标准粒子群算法易出现早熟的问题，提出了一种带邻近粒子信息的粒子群算法。该算法中粒子位置的更新不仅包括自身最优和种群最优，还包括粒子目前位置最近粒子最优的信息。为了有效地平衡算法的全局探索和局部开发

为了改善已有二维HP模型蛋白质折叠算法容易陷入局部最优、找不到理论最低能量构象的缺点，提出一种基于变异算子的改进二进制量子粒子群算法。采用二进制编码蛋白质序列，提出变异策略，并采用惩罚因子避免出现蛋白

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针对实际复杂结构优化中计算量大的问题，提出将支持向量机代理模型和粒子群算法应用于工程优化设计。采用实验设计选取合适的样本，通过实验或数值仿真获得性能响应，利用支持向量机构建目标函数和约束的代理模型，重