论文研究基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划.pdf

利用有序二叉决策图OBDD对二值图像序列数据进行建模，根据图像序列的帧间相关性，图像序列的OBDD共享了大量结点，节省一定的存储空间，为图像序列的有关处理提供了一个新的数据表示方法。

针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点，提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围，即粒子的初始值都

为了改善粒子群优化算法的收敛速度，在布朗运动和伊藤过程的启示下，提出了一种混合布朗运动和粒子群优化算法这两种思想的改进算法。通过对布朗运动和伊藤过程进行抽象，设计了漂移算子和波动算子。漂移算子保留了粒

基于粒子群算法的小波神经网络，王乐，史健芳，小波神经网络常采用梯度下降法训练网络参数，但梯度下降法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。本文提出了用改进的粒子群算

基于粒子群算法的PID参数自整定，栾丽君，谭立静，PID控制器的参数整定，从优化的角度来说就是在Kp,Ki,Kd3个参数空间中寻找最优值,使系统的控制性能达到最优。粒子群优化(PSO)算法是一

为了避免标准粒子群优化算法(PSO)过早收敛的缺点,把热力学中的扩散现象引入到PSO算法的改进当中,提出了基于扩散机制的双种群粒子群优化算法(DPSO)。DPSO算法中定义了粒子的扩散能、种群的温度和

为了改善粒子群多目标优化算法的分布性，引入了聚集密度以进行精英集的更新。其基本思想为：计算群体中每个个体的聚集密度，根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集，采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体，更新

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷，借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想，提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO），

针对标准粒子群算法全局搜索能力差、易陷入早熟等问题，提出了基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法。首先，给出了粒子散漫度概念，通过动态地对各个粒子的散漫程度进行评估，判断粒子状态，并通过随机鞭策机制处理散

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要途径，从DNA编码应满足的多约束条件中选取适当的约束条件，针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式以及目标序列集合的评价函数，采用文化进化粒子