针对标准粒子群算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部极值的缺陷，将鱼群算法中聚群行为的基本思想引入粒子群算法中，据此建立了粒子中心的基本概念，并利用粒子的聚群特性调整粒子的飞行方向与目标位置，从而提出了一种新的混合粒子群算法，旨在改进原粒子群算法的全局收敛能力。为了检验混合粒子群算法的优化特性，采用三种典型的标准函数对五种现行智能算法进行了多方面的测试和比较。实验结果表明，新算法具有良好的搜索精度与速度，有效弥补了标准粒子群算法局部收敛和鱼群算法精度不高的双重缺陷，适用于解决复杂函数优化问题。

针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.

基于粒子群算法思想,建立紧急情况下公共场馆人员疏散的动力学模型.该模型考虑人员之间的相互作用,依据人员实时局部密度的变化改变个体的最大速度以及保有区域尺寸,具有时空非均匀的特点.定义个体冲量以及受伤冲量阈值,考虑人员受伤对疏散过程的影响,同时还比较了多出口疏散与单出口疏散的特点和效率.算例结果表明,疏散结果与元胞自动机模型相似,理想化更新流程的结果小于其他疏散模型的结果.

群智能算法及其应用(蚁群算法和粒子群算法).zip

高温下四氧化三铁磁纳米粒子的制备和表征，施晓秋，，本课题采用了水热法，溶剂热法来制备并表征四氧化三铁磁性纳米颗粒。制备出了粒径小，且有较高的饱和磁化强度，低磁矫顽力的四氧

内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

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