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文化粒子群优化算法，艾景波，滕弘飞，为了提高粒子群优化（PSO）算法的计算精度和计算效率，避免“早熟”，本文给出文化粒子群优化算法。该算法模型将PSO纳入文化算法框
针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点，提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制，把基因换位和变异算子引入到算法中，构造出新的个体和个体基因的适应
结合小生境思想及灾变原理，提出了一种动态调整种群结构的粒子群算法（AGPSO）。该算法在获取局部最优区域后只留下部分粒子寻找局部最优点，同时将其他粒子进行灾变处理，然后约束在剩余区域进行新最优区域搜索
针对传统粒子群算法收敛速度慢、全局搜索能力差的缺点, 提出了一种新的最优交叉动量粒子群算法。该算法通过在粒子群算法中引入一种新的二进制交叉策略来加快粒子群算法的收敛速度, 通过设置新的惯性权重来改善新
改进的向心加速度粒子群算法，李一然，杨娟，CAPSO算法是近些年由Behesh改进的向心加速度粒子群算法ti和Zahra基于PSO算法和引力搜索算法提出来的一个新算法。本文在CAPSO算法的基础上�
提出了一种高效的改进的粒子群优化策略，把整个群体分为几个子群体，进行子群体的专业化社会分工与信息交换，该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明，与现有方法比较，该方法全局寻优的
以Gödel系统为背景，针对由单个或两个原子生成的公式，解决了公式的真度分布问题。得到任一由单个或两个原子生成的公式的真度必为0，1/6，2/6，1/2，4/6，5/6，1之一。进而按照真度将由单原子
提出一种新的约束优化粒子群算法。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件。在进化过程中，利用混沌序列初始化种群，选取最优粒子进行局部一维搜索，增强了在最优点附近的局部搜索能力，以加快算法的收敛速度
论文研究-改进的粒子群算法求解Van Genuchten方程参数.pdf, Van Genuchten模型是研究土壤水力学性质应用最广泛的模型.运用该模型的关键是4个参数的求解.为了精确地求解这些参
从论域中各个元素之间所具有的客观关系出发，利用集值映射的原理在论域上得到一个覆盖，构造了一种新的覆盖粗糙集模型；研究了与之相关的基本性质，并将其与现有的5种主要的覆盖粗糙集模型进行比较研究。为如何根据
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