提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且
论文研究-求解TSP 问题的离散粒子群优化算法.pdf,
基于粒子群的多目标优化演化算法,陈建国,宋中山,针对当前大部分多目标优化演化算法在处理多目标问题时算法设计复杂,耗时巨大,取得的近似Pareto前沿点不够多,分布不均匀,覆盖不
为了解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极小值的问题,模拟统计物理和热力学中的扩散现象,设计了一种扩散机制,根据扩散定律和扩散系数公式,给出了粒子的扩散能、种群的温度和粒子的扩散概率三个定义和扩散池的概
针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断
通过对具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法深入分析,把协作机制引入到QPSO算法中,提出了协作的具有量子行为
针对动态系统目标跟踪问题,RBPF算法通过将高维状态空间分解成易于处理的线性子部分与非线性子部分,并采取不同策略进行滤波估计。为了提高RBPF的计算效率,提出将粒子群优化思想融入到RBPF滤波估计中,
为了避免粒子群优化算法(PSO)早熟收敛,提出了一种自适应扰动的PSO算法(ADPSO),以帮助停滞的粒子跳出局部最优。为了验证算法的有效性,实验测试了九个多峰函数,包括四个旋转函数。仿真结果表明,该
提出Vague集(值)之间的新相似度量,给出一个区间值数据向Vague值数据的转化公式。农业领域的应用实例进一步表明这些公式是实用的。
多目标最优化的混合粒子群算法,马金玲,唐普英,论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值,用外部存
