论文研究 三段式粒子群算法在车辆调度问题中的应用.pdf

粒子群算法在求解数学建模最优化问题中的应用，希望能帮到参加建模的同志

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，在无约束优化问题中表现出色。基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、线性递减权重粒子群优化算法、自适应权重粒子群优化算法、随机权重粒子群优化算法、学习因子同步变

针对标准粒子群算法易出现早熟的问题，提出了一种带邻近粒子信息的粒子群算法。该算法中粒子位置的更新不仅包括自身最优和种群最优，还包括粒子目前位置最近粒子最优的信息。为了有效地平衡算法的全局探索和局部开发

为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。

为解决柔性资源受限多项目的调度问题,有效实行资源分配和工作时间安排,采用混沌粒子群算法结合混合优先规则,形成优先规则序列。针对多项目问题,避免了传统方法将多个项目合并为一个项目,而是形成一个链表在项目

对云计算任务调度进行了研究，针对用户满意度和云提供商利益需求，提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。根据云环境特点对虚拟机资源进行分类，同时引入任务-资源满意度距离、资源综合性能概念；对粒

采用近似动态规划(ADP)方法对钢铁物流运输过程中的车辆调度问题进行了分析, 设计了车辆和运输货物的状态向量空间、动作向量空间等, 充分考虑运输成本和能力约束, 建立状态转移函数、目标函数, 并对近似

改进离散差分进化算法在分布式车间调度问题中的应用，王艳红，盛舒婉，随着网络技术的发展分散网络化制造逐渐引起人们的关注。分布式车间调度是分散网络化制造的一种实现手段。为了解决分布式车间调度

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

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。