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针对区间参数多目标优化问题, 提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法. 首先, 定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系, 用于比较解的优劣; 然后, 定义一种适于区间目标值的拥挤距离, 以更新外部存
基于改进粒子群算法的AGV多目标点调度策略研究，王子意，刘晓平，电子商务的迅猛发展将快递包裹数量推上新高，电商零售的快递包裹多呈现体积小、数量多、重量轻且存放分散等特点。为了充分利用AGV
针对文化粒子群算法中影响函数对群体空间的全局变异操作，易导致粒子群算法结构失效及不易收敛的缺点，将群体适应度方差引入到群体空间，提出一种自适应指导的文化粒子群算法。算法通过计算群体适应度方差判断群体空
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
针对约束多目标优化问题，结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术，采用双种群搜索策略，引进免疫机制，对传统的粒子更新策略进行改进，提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个
针对模糊层次分析法中存在的模糊判断矩阵一致性检验和修正困难、元素权重计算繁琐的问题,从模糊判断矩阵的定义角度出发,构建了基于粒子群算法的模糊层次分析模型PSO-FAHP,提出了包含模糊判断矩阵一致性修
利用混沌搜索和变异机制克服种群易停滞且易陷入局部最优点的不足。当种群出现停滞时先用混沌搜索更优点,当搜索到的点不满足变异精度要求时再进行变异。发现混沌搜索能使种群在出现停滞时持续寻优,而变异机制则能够
基于混沌粒子群算法的模糊C均值算法，崔金平，冀常鹏，模糊C-均值聚类算法存在的两点问题：一是算法的性能依赖于初始聚类中心的选取，同时聚类的效果受初始值的影响较大；二是FCM算法在�
针对标准粒子群算法收敛速度慢和易出现早熟收敛等问题, 提出一种高效粒子群优化算法. 首先利用局部 搜索算法的局部快速收敛性, 对整个粒子群目前找到的最优位置进行局部搜索; 然后, 为了跳出局部最优,
为提高基本粒子群算法的搜索效率,引入和声算法中产生新解的策略(称之为和声策略),综合粒子自身经验和社会认知两方面的信息直接更新粒子的位置,提出了基于和声策略的新型粒子群优化算法,通过对高维复杂函数的优
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