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混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法局部搜索能力差,因而优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入量子粒子群算法的搜索策略,提出了一种基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法
基于改进的粒子群优化算法求解TSP问题,沐爱勤,张瑞平,粒子群优化算法是一种新型的优化算法,主要应用于连续优化问题,本文通过引入移动算子和移动序的概念,使粒子群优化算法能够处理
针对粮堆温度模型中的众多参数难以确定的问题,提出基于粒子群算法的粮堆温度模型参数优化方案。实验结果表明,模型应用经过优化的参数能准确地计算出粮堆内部温度,与实际测量温度误差不大。该方法可以优化复杂条件
可直接运行,程序包含目标函数,和约束条件,直接修改即可
采用对基本粒子群优化算法引入遗传操作来提高种群多样性,这样虽能避免产生局部极小,但收敛速度会降低,通过加入收缩因子来达到两者的均衡。优化和仿真结果表明改进算法性能更优,能有效地解决公交车辆的智能排班问
针对资源受限的项目调度问题,将粒子群优化算法与拟牛顿优化算法相结合,提出了一种混合粒子群算法。本算法利用粒子群算法求得优化解,然后利用拟牛顿方法对所得到的解进行局部优化,以尽量达到或接近全局最优点。结
将粒子群优化算法应用到到二维Toy模型中进行蛋白质折叠结构预测,提出了一种随机扰动粒子群优化算法,并与爬山算法、模拟退火算法融合,给出了在Fibonacci测试序列及真实蛋白质序列上的测试结果,取得了
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提出了一种通过改进全局最优位置粒子寻优策略而提高粒子群优化计算效率的混合粒子群优化算法
粒子群优化算法及其应用综述 粒子群是非常实用的优化算法广泛应用于各个行业
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