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文檔簡介
1、粒子群優(yōu)化算法的改進及其應用ImprovedParticleSwarmOptimizationAlgithmItsApplication申請人：高葦學科專業(yè):應用數(shù)學研究方向：數(shù)學機械化及其應用學位類別：學術學位指導教師：姜靜清教授論文提交日期：二○一七年六月碩士學位論文分類號ICS學校代碼10136學號201400112萬方數(shù)據(jù)摘要自從粒子群優(yōu)化算法(簡稱PSO算法)提出以來，由于其原理和運行過程簡單易操作得到大眾的廣泛學習和應用，其
2、主要應用領域包括醫(yī)學、物流選址、路徑優(yōu)化、圖像處理、信號處理等.但是隨著問題的不斷復雜化，原始的粒子群優(yōu)化算法不能很好地解決現(xiàn)代出現(xiàn)的復雜多樣的問題.于是，出現(xiàn)了大量的改進的算法來解決這些問題，包括參數(shù)改進、拓撲結構的改進和混合算法改進等.本論文以粒子群優(yōu)化算法為研究對象，采用參數(shù)改進和混合算法來提高算法的性能，主要包括：首先，針對標準的PSO算法的收斂速度慢、精度低，易陷入局部極值點等問題，提出兩種參數(shù)改進算法.第一、慣性權重的改進，
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