基于MatlaB的PSO工具箱，非常实用。

改进惯性因子，并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想，即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，提高算法寻找最优值的可能性。因此，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率重新初始化粒子。

可中断负荷是非常重要的需求侧资源.本文对于在保证系统安全的前提下进行可中断负荷的优化调度,基于二进制粒子群优化算法(BPSO)分时段优化调度特性不同的多个可中断负荷,以满足系统各时段削减容量的需求,同时满足可中断负荷的运行约束条件,并使供电公司支付的补偿费用最小以及执行中断的次数最少.使用加权的处理方法把可中断负荷优化调度的多目标优化问题简化为单一的目标函数,经实例验证基于BPSO的优化算法对可中断负荷的优化调度是有效的.

针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题, 论证了Tent 映射的优越性, 并结合模式搜索法, 构造了一种搜
索速度较快的混合优化算法. 该算法能够搜索全局最优解, 并具有较快的搜索速度. 通过算例验证了该方法的可行性
和Tent 映射的应用前景.

HDFS智能存储管理 HDFS-SSM是整个的主要部分。 在大数据领域，近年来，由于各种工作负载和苛刻的性能要求，HDFS存储面临越来越大的压力。 可以使用最新的存储设备（Optane内存，Optane SSD，NVMe SSD等）来提高存储性能。 同时，HDFS提供了各种不错的方法，例如HDFS高速缓存，异构存储管理（HSM）和擦除编码（EC），但是对于用户来说，如何充分利用这些高性能存储设备和HDFS存储选件是一个巨大的挑战。动态环境。 为了克服挑战，我们在Apache Hadoop中引入了全面的端到端解决方案，也称为智能存储管理（SSM）。 收集HDFS操作数据和系统状态信息，并基于收集的指标，SSM可以自动对这些方法进行复杂的使用，以优化HDFS的存储效率。 高水平目标 1. HDFS-HSM和HDFS-Cache的增强 根据数据温度自动智能地调整存储策略和选项。 已发布。

本文对微波宽带阶梯胆杭变换器, 在规定的带宽内, 采用最优化计算方法, 以 快速电子计算机作为工具, 使胆杭变换器最大输入反射系数最小化, 从而获得最佳 宽带多级阶梯队抗变换器优化设计的通用计算程序。该程序可作为一般级联无补偿 传输线网络的优化设计程序。 在阶梯长度等于14 5 波长的特珠情形下, 所得结果即 成为切比雪夫型设计 。

电脑需要优化，注册表也需要优化，插件太多， 就不符合电脑优化的规矩，声卡的寄存器是有限制的， 为了减少电子积累效应对声卡的影响，同时也为了插件的2次开发， 特做了这个工具。

这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强

论文研究-多因子灰色$MGM^p(1,n)$优化模型.pdf,  在多因子灰色模型的几种精确级差格式的基础上 .将误差融入级差格式 ,基于理想状态时的相对误差提出了一种新的灰色模型—— $MGM^p(1,n)$优化模型 .该模型对相对误差具有优良的抗噪性 ,实例表明该模型拟合效果和预测效果相当好.

基于交通微循环理论的中小学周边交通优化探讨--以长沙市望月湖片区为例，许凤姣，叶强，中小学周边的交通拥堵问题日趋严重，已逐渐成为城市交通问题中的常态。作为城市交通微循环中的重要一环，学校周边的道路交通组织