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量子行为的粒子群优化算法以及普通粒子群优化的原理，以及相应代码。附录有相应的QPSO的Matlab和C++代码，可直接替换使用
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
自然界中生命体都存在着有限的生命周期，随着时间的推移生命体会出现老化并死亡的现象，这种老化机制对于生命群体进化并保持多样性有重要影响。针对量子行为粒子群（QPSO）算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟
粒子群解决tsp问题 算法 程序 过程
针对范例匹配中的冲突问题，提出了基于引入概率的一种范例匹配新方法，并给出了概率确定、引入以及最终相似度计算的完整理论。首先采用阀值判断过滤范例；然后在模型中引入概率，并通过调整影响因子来改变引入概率对
基于量子粒子群优化和RBF神经网络的覆盖认知OFDM系统资源分配
量子行为粒子群及在标准测试函数的应用，实验表明量子行为粒子群具有很强的全局搜索能力
基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法，vc_pso(粒子群优化算法VC源码) const int NUM=40;//粒子数 const int DIM=30;//维数 const double
粒子群算法的MATLAB仿真，目标函数根据实际情况需自己编写。
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