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针对基本粒子群优化算法（PSO）算法易陷入局部最优的缺点，提出混沌自适应粒子群-序列二次规划算法（CAPSO-SQP）。在基本PSO算法的基础上，加入混沌搜索和自适应惯性权重提高全局收敛能力，并在PS
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
针对多目标粒子群算法进行了收敛性和分布性分析，提出了一种应用概率分配的自适应调整惯性因子的粒子群优化算法。该算法通过粒子非劣排序的支配等级，设定个体的适应度数值，为增强最优解集的分散性，采用拥挤距离对
粒子群算法的部分理论推导及推论证明，有数学基础的或者想自己推导公式及证明的可以下载学习，尤其是该算法的稳定性条件及收敛性分析。
针对离散粒子群算法局部搜索能力差的不足,提出了一种基于双尺度协同变异的离散微粒群算法.采用对当前最优解进行双尺度速度变异的方法,来实现提高算法局部最优解搜索和改善最优解精度的能力.在算法初期利用大尺度
蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法，计算速度快，寻优能力强，但局部搜索能力较弱，容易陷入早熟收敛。针对其缺点，结合高斯变异和柯西变异的优点，提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法
分析了含维变异算子的粒子群优化算法全局搜索能力与收敛速度的矛盾，提出了动态惯性权重向量和维变异的改进粒子群优化算法。算法首先定义了维多样性的概念，根据维多样性的情况动态地调整惯性权重向量，并对维多样性
为了克服量子行为的粒子群优化（QPSO）算法存在早熟收敛的缺点，提出了一种改进的QPSO算法，在QPSO算法中加入多样性变异算法、设置多样性函数，当多样性较少时，执行变异操作；扩大了种群搜索过程中的搜
提出一种基于离散小波变换的有效抵抗随机剪切的鲁棒性音频水印算法。该方法首先把音频信号划分为若干个包含相同采样点的帧;然后对每帧进行小波变换,提取小波低频系数并计算相应的绝对平均值;最后根据每帧绝对平均
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