论文研究一种应用约束优化理论的TOA定位算法 .pdf

多目标优化问题属于高维的搜索空间，用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题，使用了粒子群优化算法(PSO),同时将εdominance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程

为了减少运动估计中全搜索过程的运算量，提出了一种运动搜索算法的优化模型。通过对运动搜索区域和搜索顺序的优化，缩小了全搜索范围并提高了匹配块搜索的速度。实验结果表明,在图像质量得到优化的前提下，较全搜索

为了克服单种群智能优化算法一些固有的缺点和局限性，提出了一种基于博弈论的多子群—多策略的混合优化算法。该算法首先通过支付效用矩阵为参与寻优的各子群选择最优策略；其次，各子群采用选取的最优策略独立寻优，

为克服粒子群优化算法早熟收敛，提出一种基于子群变异的改进粒子群优化算法（SsMPSO）。该算法提出一种具有随机定向振荡式搜索的子群对主群的全局最优位置进行变异，改变了完全随机的变异方式，为算法提供局部

提出一种改进的多目标粒子群优化算法，该算法采用精英归档策略，由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置，根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的

针对暗通道先验去雾算法大部分的时间都消耗在对透射率的优化上的问题, 对暗通道去雾算法进行了改进, 提出了边缘优化的暗通道去雾算法。使用边缘算子从粗略估计的透射率中提取边缘, 对边缘及周围扩展区域内的像

论文研究-一种高效的模拟退火全局优化算法.pdf,  提出了一种确定模拟退火算法温度更新函数的启发式准则，构造了适当的产生随机向量的概率密度函数，应用该启发式准则导出了相应的温度更新函数。新的温度更新

为了提高分布式查询优化算法的性能，在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术，并对混合算法的相应要素进行改进，基于该混合算法，提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探

针对传统的聚类算法存在对初始化值敏感和容易陷入局部极值等缺点，提出一种确定聚类中心数目和位置的方法。用每一个粒子表示一组聚类中心，采用云理论改造粒子群算法，从而提高粒子群算法的性能，以便搜索到更合理的

以蚁群算法为基础，提出了一种带交叉、变异因子的模糊Petri网参数值寻优的有效方法。仿真实验的结果表明，新算法无需依赖经验数据，有效找到模糊Petri网的理想参数，从而提高了模糊Petri网对知识的分