针对水火联调问题, 建立满足电量平衡、水量平衡、机组特性及综合利用要求的短期优化调度模型, 提出 了一种改进粒子群算法(MPSO). MPSO针对粒子群算法易早熟收敛的弊端, 引入了变异操作, 使粒子以一定的概率 向其他粒子个体最好解学习; 针对粒子群算法在进化后期多样性受损易陷入局部最优的缺陷, 引入了迁徙操作, 在 种群聚集程度不能容忍时重新生成解空间内均匀分布的粒子. 对某典型水火电力系统优化问题的求解结果表明, MPSO比其他方法更有效.

针对粒子群优化算法（PSO）容易出现早熟收敛的问题，提出一种改进的粒子群优化算法（IMPSO）。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想，能很好避免早熟，提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用于PID控制器的参数整定，具有操作简单，寻优快速等优点。

综合考虑我国应急管理实践、应急响应时间限制以及应急物资分配中的公平要求, 在三级应急物资运输网 络的基础上, 建立了以系统损失最小为目标的应急物资运输和分配决策模型. 针对模型的整数非线性规划的特点, 提 出了改进粒子群(PSO) 算法, 通过在不同维度上确定不同学习对象, 加强了粒子的空间搜索能力. 数值算例验证了模 型和算法的有效性.

基于改进粒子群算法的三维装箱优化研究，杨志强，牛占文，本文提出一种适用于求解三维装箱问题的改进粒子群优化算法。该算法在简化粒子群优化算法的基础上，引入小生境技术实现初始种群的

本压缩包含有：国家发明专利（已授权）公开文档一份（说明书中步骤提供思路），源程序一份（可直接实现，附带MFC界面）。其中，源程序为博主本人制作，通过改进粒子群算法进行新高考政策下的排课。文章在知网可直接下载，文章标题：《新高考体制下运用改进粒子群算法的排课算法》，作者为博主本人。满足新高考政策下排课问题的硬约束条件、软约束条件、自定义约束条件情况下，通过改进粒子群算法寻找最优课表，以达到教师及教室数量最少，合理利用教学资源。非常有用的资源，无论是学习最优化手段中粒子群算法，还是要深刻理解新高考政策下排课方案，亦或是参考国家发明专利书写格式，均可下载。付费下载者有权使用本程序及设计方案，禁止传播，盗版必究。

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

相机标定是机器人视觉系统中实现精确定位的重要前提,针对传统相机标定精度不高的问题,提出基于改进粒子群算法的相机标定优化方法。该方法以张正友标定方法获得相机内参初始值,在不同迭代阶段实现对惯性参数非线性自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;对社会和自身学习率采用不同迭代阶段正余弦变化的动态自调整策略,进一步提高全局搜索能力与后期搜索精度;在粒子群快要陷入局部最优时,采用驱散机制扩大粒子群所在空间范围,避免算法过早收敛。实验结果表明,所提相机标定方法与传统标定方法相比具有较高的精度和较好的可重复性。

基于改进粒子群算法的认知无线电频谱分配，乔思宁，孙学斌，在认知无线电系统中，频谱分配技术是是有效利用有限频谱资源的关键，本文以最大化系统效益为目标，提出了一种基于改进粒子群算法

针对配电网中分布式电源的选址和定容问题,建立了包括分布式电源的运行维护费用、环境因素费用、网损费用的目标函数,并把潮流约束、电压约束、系统容量约束作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法,确定分布式电源的位置和容量。对33节点配电系统进行仿真计算,得到了较为合理的安装位置和容量。

针对离散混沌系统，提出了一种基于融合Powell法的粒子群优化策略（Powell-PSO算法）的神经滑模等效控制方法。该方法通过将BP神经网络的输出作为滑模等效控制的切换部分的系数，有效克服了传统滑模等效控制的抖振现象；利用Powell-PSO算法对神经滑模控制器的参数进行全局优化，提高了离散混沌系统的控制品质。实验仿真表明：该方法无需了解离散混沌系统精确模型，具有响应速度快、控制精度高以及抗干扰能力强的优点。