7、為改善粒子羣優化算法的搜索*能，提出一種飛行時間自適應調整的粒子羣算法(FAA - P SO)。
11、粒子羣優化(PSO)算法是基於羣體智能理論的優化算法。
15、粒子羣優化(PSO)算法對於多峯搜索問題一直存在早熟收斂問題。
19、對於高維複雜函數，一般粒子羣優化算法收斂速度慢，易早熟收斂。
23、最後將粒子羣算法和禁忌搜索算法思想引入到蟻羣算法中，用於求解拉閘限電序位優化問題。
27、針對電力系統無功最優潮流問題，提出一種混沌粒子羣優化（CPSO）方法，以克服粒子羣優化（PSO）方法容易早熟而陷入局部最優解的缺點。
32、在算法運行過程中，對粒子的位置進行混沌更新和粒子羣更新相結合的更新方式，使全局收斂與局部收斂達到一定平衡。
36、然而在粒子羣優化算法中，早熟現象時有發生，從而制約了算法的*能。
40、標準的粒子羣優化算法作為一種隨機全局搜索算法，因其在種羣中傳播速度過快，易陷入局部最優解。
44、與標準粒子羣算法在四個典型測試函數上進行了比較，實驗結果表明該算法有很好的潛力找到更好的解。
1、現在，我們不討論單個的粒子，我們討論粒子羣。
5、本論文首先介紹了經過基本粒子羣算法改進而來的標準粒子羣算法以及改進的其他PSO算法。
10、方法該算法將全局鄰域粒子羣算法與局部鄰域粒子羣算法交叉使用，並採用適應度距離比確定局部鄰域粒子羣算法的速度更新策略。
16、求解機組組合問題的嵌入貪婪搜索機制的改進粒子羣優化算法。
21、本文在經典粒子羣算法的基礎上，引入了交換子和交換序的概念，構造了一種新的粒子羣優化算法，並把此算法應用於求解旅行商問題。
26、本文介紹了粒子羣優化算法的基本原理，並通過建立記憶表，詳盡描述了粒子羣優化算法中個體極優和全局極優的搜尋求解過程。
33、為解決可重構製造系統的製造單元重構求解問題，採用粒子羣算法進行求解，構造總加工路線數維的粒子空間，實現工件數量的多加工路線分配。
38、實驗拍攝到了比較清晰的RTR圖像，經過圖象 處理後得到粒子羣的運動軌跡。
43、通過對測試系統的MATLAB*實驗和結果分析驗*了隨機聚焦粒子羣算法用於求解機組組合問題的有效*和優越*。
2、粒子羣算法是一類基於羣智能的隨機優化算法。
8、論*了粒子羣優化算法在邊坡工程中的實用*。
14、為此，提出一種基於粒子羣優化(PSO)的文檔內部子內容的查重算法。
22、粒子羣算法是基於羣集智能、受到人工生命研究結果的啟發而提出的一種現代優化方法。
29、利用粒子羣的優化算法，建立侵徹子母*最佳拋撒高度的求解模型，並進行了*計算。
37、其次，採用一種基於改進粒子羣算法的路徑規劃方法實現了飛行機器人的全局路徑規劃方法。
45、且改進的粒子羣算法在模糊神經網絡權值的訓練中收斂速度和跳出局部最優的能力都要比BP算法更優。
4、目前提出的羣智能優化算法有蟻羣優化算法、粒子羣優化算法、人工魚羣算法、人工蜂羣算法。
13、提出了一種新穎的基於分子動理論的粒子羣優化算法(MMT - PSO)。
24、與傳統粒子羣算法相比，它更具有生物特*，更接近於鳥羣覓食的真實規律。
34、並對普通粒子羣優化算法進行了改進，提高了優化過程的求解精度和收斂速度。
42、最後使用一種帶變異算子的改進的粒子羣算法進行方向圖綜合設計，對陣列天線實現了旁瓣電平控制、主瓣形狀設計和在指定位置形成深零點和凹口。
6、這與粒子羣採用單一的進化策略有關，因為過於單一的進化策略使粒子羣整體上有一種趨同*。
18、因此本文提出了基於禁忌搜索的動態粒子羣算法。
31、提出了一種基於帶有變異算子的改進粒子羣算法對二冷區水量進行優化的新方法。
46、提出並設計了一種基於粒子羣優化算法的振動信號的自適應濾波模型。該濾波模型在計算機*測試中，獲得了很高的效率和良好的結果。
12、摘要粒子羣算法是一類基於羣智能的隨機優化算法。
28、針對粒子羣算法用於高維數、多局部極值點的複雜函數尋優時易陷入局部最優解現象，提出一種改進的帶擾動項粒子羣算法並進行收斂*分析。
47、將基於改進粒子羣優化最小二乘支持向量機的預測模型引入滴頭水力*能預測領域，對所建立的滴頭水*能預測模型分別從理論和試驗兩方面進行驗*。
20、前者通過把PSO的粒子羣分割為不同的子羣，並令子羣完成不同的功能（如定位，搜索），通過加強子羣之間的信息交換來達到更好的搜索效果。
41、介子任一種具有較強相互作用力的亞原子粒子羣，由一夸克與一反夸克構成，並具有通常介於輕子和。
25、為了克服粒子羣算法在求解多峯函數時極易陷入局部最優解的缺陷，提出一種基於自適應動態鄰居廣義學習的改進粒子羣算法(ADPSO)。
9、壓縮搜索空間與速度範圍粒子羣優化算法
3、粒子羣優化算法是羣體智能中一個新的分支。
17、粒子羣優化(PSO)算法是其中較新的一種人工生命計算方法。
39、介子任一種具有較強相互作用力的亞原子粒子羣，由一夸克與一反夸克構成，並具有通常介於輕子和重子間的質量
35、説明：基於粒子羣的神經網絡優化算法的應用，在土壤水分特徵曲線中的應用。
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