论文研究一种基于离散量子粒子群优化的PCE位置规划方法 .pdf

该文提出了一种改进的PSO算法PSO-DSF。引进有向类无标度网作为粒子群寻优的拓扑结构，提出作为粒子邻域拓扑的有向网络动态变化机制，使有向网络在出度服从幂律分布的条件下动态变化，从而提高算法的多样性

在MATLAB环境下的量子粒子群

Matlab下的超详细的量子粒子群算法程序！有源码

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始

为提高粒子群算法的寻优精度，提出一种将单纯形法(SM)与粒子群(PSO)算法相结合的自适应混合粒子群优化(AHPSO)算法。该算法根据进化需要动态调整粒子的惯性权重，并在进化停滞时使用SM优化。通过仿

论文研究- 一种多目标规划的综合优化方法.pdf,  本文吸取了序列分量优化方法与目的规划方法的优点,在优化过程的后期阶段采用了直线搜索技术。通过分析比较,不仅扩大了有效解的取值范围,同时也为决策者提

介绍了基本的粒子群算法，并针对基本的粒子群算法在收敛性能上的缺陷，提出将具有量子行为的粒子群优化算法应用于数据挖掘学科中的分类规则获取。对加州大学厄文分校的若干数据集模式分类规则进行提取，与其他规则提

针对量子行为粒子群优化算法可能过早收敛而陷入局部最优的问题，提出了基于演化搜索信息的非重复访问量子行为粒子群优化算法（Non-revisited QPSO，NrQPSO）。该算法将演化搜索信息记录方案

针对逼近理想解的排序方法对Pareto前端的距离跟踪以及灰色关联度能够很好地分析非劣解集曲线与Pareto最优解集曲线的相似性，提出了一种求解多目标优化问题的理想灰色粒子群算法。该算法利用理想解理论与

针对粒子群多模优化问题中存在的易早熟、收敛速度慢及寻优精度低等问题，提出了一种快速多种群的粒子群多模优化算法。首先采用动态半径及种群划分策略，避免了多种群区域重叠问题；然后引入拓扑机制，使种群内粒子在