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在我们以前的工作中,我们认为量子粒子是复合物理对象,具有相应的可分流形的几何和拓扑结构,可以使它们模仿并适应物理环境。在这项工作中,我们表明狄拉克方程实际上将量子粒子描述为处于流体状态的复合结构,在该
从研究分析粒子群算法和郭涛算法的特点出发,提出一种综合两算法优点的混合算法。新算法改变了粒子的更新方式,以子空间搜索和串行搜索相结合的多点并行搜索,扩大了算法的搜索范围,减少了粒子对初值的依赖,增强了
天然纳米材料的开发引起了纳米颗粒的生态友好生物合成研究人员的极大兴趣。 这项研究着手研究韭菜葱叶提取物合成银纳米颗粒(AgNPs)的潜力,并评估其对某些产毒曲霉菌株的抗真菌活性。 为了实现这一点,在室
分析了粒子群算法的惯性部分、个体认知部分和群体认知部分的作用,对粒子群算法迭代方程的各部分进行变形,获得了三种新形式的粒子群算法。用算例说明所得到的三个新的粒子群算法具有较好的优化能力。
螺旋粒子群优化算法的研究简报,滕弘飞,张英男,本文提出了一种螺旋粒子群优化(SPSO)算法。传统PSO算法的搜索路径,对于全局版PSO,以一只鸟(粒子i)的飞行来比喻,其空间的飞行
总结分析了影响粒子系统实时性的主要因素,归纳并提出了优化方法,具体包括:为了提高绘制效率,可采用显示列表、公告板技术、几何形体优化、多级粒子系统;为减少计算复杂性,采用碰撞检测与处理优化、存储方式优化
为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位
我们为强子-强子碰撞中的单粒子包含截面创建阈值恢复,使其达到下对前领先对数的水平,并与两环硬函数完全匹配。 我们定义并计算所有Partonic通道的所有单环软功能。 这样一来,我们就可以将硬功能和软功
针对粒子群优化算法(PSO)容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法(IMPSO)。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用
粒子滤波在无线传感网络目标跟踪中的应用研究,李茂,李仁发,在处理无线传感网络目标跟踪中的数据滤波和融合问题上,传统的扩展卡尔曼滤波方法会引入较大的模型误差,应用粒子滤波可以解决这��
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