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《浙江大学》 2005年
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粒子群优化算法的理论及实践

张丽平  
【摘要】:优化是人们在科学研究、工程技术和经济管理等诸多领域中经常碰到的问题。其目的是找到使目标函数达到最小或最大的条件。一般流行的序贯优化方法如牛顿法、共轭梯度法、模式搜索法、单纯形法、Rosenbrock法和Powell法是在问题的解域选取一个初始点,通过迭代找到一个极值点。随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人类需要对客观世界的规律有更全面深入的理解,已有许多优化方法在处理人们所面对的复杂问题时,如高维、多极点、函数性质复杂等,在解的精度,或者求解所需时间等方面,往往很不能令人满意。因此高效的优化技术成为科学工作者的研究目标之一。 现代优化方法如人工神经网络、禁忌搜索、模拟退火、遗传算法和蚁群算法等在解决问题时展现出强大潜能,它们可在合理的时间内逼近复杂对象问题的最优解。这些算法涉及神经科学、人工智能、统计力学、生物进化等概念,很多都是以一定的自然现象作为基础构造的算法,其中有一些称为智能优化算法。近年来,另外一种新的优化算法——粒子群优化算法(PSO)逐渐成为学者关注的研究方向之一。它的主要特点是简单、收敛速度较快,且所需领域知识少。尽管粒子群优化算法发展近十年,但无论是理论还是实践都尚未成熟。 本文首先分析了研究粒子群优化算法的重要意义,接着介绍了与PSO研究有关的几个基础问题,包括优化的基本概念和分类方法等。随后,从PSO算法的基本结构、算法特点、改进方法、实现模式及应用等方面做了较为系统的研究工作。本文的主要研究成果可归纳如下: (1)相对于颇有成效的实际应用而言,对PSO算法的基础理论研究尚较滞后。为更清楚的认识其内在机理,本文将粒子群优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的研究方法对PSO算法的收敛性作了分析。进一步又导出了简化PSO算法的收敛条件,并以此条件对原始PSO和标准PSO进行定性分析。还对特定初始条件下PSO种群中粒子的轨迹进行了仿真观察。 (2)算法参数是影响算法性能和效率的关键。本文归纳出了PSO算法的主要控制参数,通过标准测试函数,对PSO算法的参数选取进行了较为细致的研究,总结出了一些指导性规律。此外,还提出了一种自动选取控制参数的复合粒子群优化算法,该算法适用于对精度要求较高,而对时间要求不是非常严格的问 浙江大学博士学位论文 题。还将该算法应用到了重油热解模型的参数估计问题中,效果良好。 (3)为克服PSO在高维复杂问题寻优时仍有相当可能陷入局部极小的现 象,提出一种自适应粒子群优化算法。在算法进化过程中引入种群分布嫡和平均 粒距两个测度函数,调节算法的探测和开发能力,达到跳出局部极小点,获得全 局最优的目的。种群分布墒表达种群中的粒子在搜索空间各个区间的分布情况, 平均粒距表达种群中各粒子相互之间的分布离散程度。探测是指粒子在较大空间 范围内离开原先的寻优轨程,偏到新的方向进行搜索;开发则指粒子在较小空间 范围内继续原先的寻优轨程进行细部搜索。采用标准测试函数和XOR神经网络 对算法测试表明,自适应粒子群优化算法优化效率较高,稳健性强。 (4)针对PSO算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,本文提出将 模式搜索方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建混合粒子群优化算法。此外,在 搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免种群早熟收敛。其中,局 部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发 的平衡则通过两个域值变量来完成。测试函数研究表明,混合粒子群优化算法局 部搜索能力有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优点。最后,还将这种混合 算法成功地应用到了硫化催化裂化初始工作条件的优化问题中,获得良好的结 果。 (5)BP神经网络是用途最广泛的一种网络,但它的学习算法存在训练速 度慢、易陷入局部极小和全局搜索能力弱等缺点。而PSO不要求目标函数具有 连续性,且它的搜索具有全局性和并行性,因此构建了一个用PSO算法训练网 络权值的进化神经网络模型,并将这种建模方法应用到苯乙酞胺类农药的定量构 效关系建模中,取得了满意的结果。 总之,论文对粒子群优化算法做了较为全面深入的分析和讨论,不仅提出了 多种有效的改进措施,而且拓宽了其应用领域。论文最后对所做工作进行了总结, 并提出了进一步研究的方向。 关键词:局部搜索、进化算法、粒子群优化、收敛性分析、建模、参数估计、进 化神经网络、混合算法、自适应、应用
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李辉;蔡敏;李宇;李跃志;;基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);2010年06期
2 李鑫滨;朱庆军;马红霞;李强波;;粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述[J];燕山大学学报;2008年03期
3 吴扬;姜守达;;基于嵌套粒子群算法的多涡环微下击暴流模型参数选择方法[J];电子学报;2012年01期
4 周俊;陈璟华;刘国祥;许伟龙;;粒子群优化算法中惯性权重综述[J];广东电力;2013年07期
5 肖炎良;侯立刚;张勇;周翔;段艳君;;基于PSO-SVM的催化裂化装置故障诊断研究[J];化工自动化及仪表;2010年10期
6 虞英杰;蒋卫刚;徐明芳;;基于PSO算法的BP神经网络对水体叶绿素a的预测[J];环境科学研究;2011年05期
7 张少迪;孙宏海;;远距离激光光斑位置高精度测量方法[J];中国激光;2012年07期
8 雷秀娟;史忠科;;粒子群优化算法在函数优化中的应用及参数分析[J];计算机工程与应用;2008年28期
9 周丽娜;黄睿;李先华;;利用粒子群优化估计高光谱数据协方差矩阵[J];计算机工程与应用;2010年23期
10 肖晓丽;黄继红;刘志朋;;基于MPSO的BP网络及其在入侵检测中的应用[J];计算机工程;2008年15期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 桑延超;彭志红;李谦;;PSO-GA协同优化算法及其在蛋白质结构预测中的应用[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 刘衍民;粒子群算法的研究及应用[D];山东师范大学;2011年
3 庞玲玲;行波感应加热问题的研究及粒子群算法的改进[D];河北工业大学;2011年
4 尹大伟;航空发动机模型求解算法及性能寻优控制中的参数估计研究[D];国防科学技术大学;2011年
5 吴扬;虚拟试验风场建模及应用技术研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 雷艳敏;多机器人系统的动态路径规划方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
7 刘小龙;细菌觅食优化算法的改进及应用[D];华南理工大学;2011年
8 吕艳新;被动声目标识别理论研究[D];南京理工大学;2011年
9 杨明;船舶电力推进永磁同步电机非线性反步控制器设计与优化研究[D];大连海事大学;2012年
10 李明;智能优化排样技术研究[D];浙江大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周斌;四桨两舵大型船舶螺旋桨的面元法设计研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 赵丹;基于MPSO-RBF预测控制的瓦斯监控系统研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
3 郑振华;输电线路覆冰厚度智能识别软件开发[D];太原理工大学;2011年
4 李文婷;基于改进型粒子群算法的热轧带钢宽度神经网络预报模型的研究[D];太原理工大学;2011年
5 薛瑾;机器视觉车轮定位系统的摄像机标定技术研究[D];沈阳工业大学;2011年
6 张焕珍;基于蒙特卡罗和最大熵方法的水泵测试不确定度研究[D];沈阳工业大学;2011年
7 韩宁;智能故障诊断技术在中频冶炼中的应用[D];河北科技大学;2011年
8 周欣;粒子群算法在图像处理中的应用研究[D];湖北工业大学;2011年
9 陈金锐;点云数据三维重建研究[D];武汉理工大学;2011年
10 邵阳;基于Map3D的瓦斯地质信息管理及可视化系统研究[D];河南理工大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 宋晓峰,陈德钊,胡上序,肖家治,刘福洲;基于优进策略的遗传算法对重油热解模型参数的估计[J];高校化学工程学报;2003年04期
2 张晓缋,戴冠中,徐乃平;遗传算法种群多样性的分析研究[J];控制理论与应用;1998年01期
3 谢晓锋,张文俊,杨之廉;微粒群算法综述[J];控制与决策;2003年02期
4 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
5 李新学,林瑞森,倪化境,肖家治,韩树铠;焦化渣油热反应的窄馏分动力学模型[J];石油学报(石油加工);1999年04期
6 周勇,陈洪亮;蚁群算法的研究现状及其展望[J];微型电脑应用;2002年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王士杰,宇云飞,赵文革;土工测试数据的可靠性检验[J];四川建筑科学研究;1999年01期
2 熊伟,吴敏哲;形态优化张弦桁架预应力设计研究[J];四川建筑科学研究;2005年05期
3 邓建斌;叶洪江;;基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2006年03期
4 乔志杰;程翠翠;;基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2009年03期
5 徐文婷;李承鹏;;基于自适应遗传算法的离散化方法[J];合肥师范学院学报;2011年03期
6 田晓艳;;计算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期
7 安振刚,李谋渭,尹显东,于宁,唐伟;遗传神经网络在平整轧制力预报中的应用[J];鞍钢技术;2001年06期
8 华文立;胡学刚;;平衡决策树分类精度与规则简易性研究[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
9 汪祖柱,程家兴;求解组合优化问题的一种方法—分枝定界法[J];安徽大学学报(自然科学版);2004年01期
10 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
3 丁婷;崔红涛;;遗传算法在智能天线扇区波束赋形及阵元失效补偿中的应用[A];经济策论(上)[C];2011年
4 周火凤;马保离;;离轴式拖车移动机器人的路径跟踪控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 刘羿彤;付梦印;高宏斌;;一种改进的PSO算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 侯婷;离散时间Markov跳变系统的稳定性与鲁棒H_2/H_∞控制[D];山东科技大学;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 丁国强;惯性导航系统传递对准技术关键问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
5 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
7 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
8 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
9 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
10 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 汪祖柱,程家兴;求解组合优化问题的一种方法—分枝定界法[J];安徽大学学报(自然科学版);2004年01期
3 张宏伟,李胜,陈学华;GIS技术在瓦斯动力灾害预测中的应用[J];安全与环境学报;2002年01期
4 欧阳鑫玉,赵楠楠,宋蕾,谢元旦;图像分割技术的发展[J];鞍山钢铁学院学报;2002年05期
5 高玮,郑颖人;岩土工程非确定性反分析研究动态[J];地下空间;2000年02期
6 张海涛,涂亚庆;智能结构系统用于洞库结构安全监测技术探讨[J];地下空间;2001年S1期
7 杨林德;邓涛;陈海军;;龙滩水电站地下厂房主支洞交叉处稳定性分析[J];地下空间与工程学报;2005年05期
8 蒋树屏;岩体工程反分析研究的新进展[J];地下空间;1995年01期
9 胡本雄,刘东燕,朱可善;各向异性岩体内地下洞室广义平面问题的边界元分析[J];地下空间;1997年01期
10 张玉军,唐仪兴;层状岩体强度异向性地下洞室的有限元分析[J];地下空间;1999年01期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 韩凉;王文永;钟绍春;李鑫;王妍;;基于粒子系统虚拟现实场景的降雨模拟[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
2 王文胜;徐胜利;;基于简化模型的结构动力特性优化[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 中国水电工程顾问集团公司党组书记、总经理 晏志勇;[N];中国电力报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
2 谢丽萍;基于拟态物理学的全局优化算法设计及性能分析[D];兰州理工大学;2010年
3 刘波;粒子群优化算法及其在机电设备中的应用研究[D];中北大学;2011年
4 刘芙蓉;半潜船动力定位控制系统建模和仿真研究[D];武汉理工大学;2011年
5 崔志华;微粒群算法的性能分析与优化[D];西安交通大学;2008年
6 王雅琳;智能集成建模理论及其在有色冶炼过程优化控制中的应用研究[D];中南大学;2001年
7 刘贵喜;多传感器图像融合方法研究[D];西安电子科技大学;2001年
8 李树涛;多传感器图象信息融合方法与应用研究[D];湖南大学;2001年
9 秦绪佳;医学图象三维重建及可视化技术研究[D];大连理工大学;2001年
10 李艳君;拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用[D];浙江大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 白明;船舶管系路径优化算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 时磊;半潜平台动力定位系统的评估及优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 葛秘蕾;基于云理论的图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 袁德祥;基于自抗扰控制技术的AUV运动控制的研究与仿真[D];中国海洋大学;2010年
5 王丹;小麦与麦芽中阿魏酸及其阿魏酸酯酶的研究[D];山东农业大学;2011年
6 雷正玲;救助船动力定位智能控制及仿真的研究[D];大连海事大学;2011年
7 曾世开;粒子群和群搜索混合优化算法研究及其在杆系结构设计中的应用[D];广东工业大学;2011年
8 韩娜;聚类算法在时间序列中的研究与应用[D];广东工业大学;2011年
9 田静宜;基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断研究[D];中北大学;2011年
10 孟艳;协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用[D];中北大学;2011年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马荣飞;;Constrained circular-patch-based texture synthesis[J];Journal of Beijing Institute of Technology;2011年04期
2 闵秋应;况庆强;;改进型BP神经网络自适应均衡器设计[J];江西师范大学学报(自然科学版);2012年03期
3 王博;彭玉涛;罗超;;基于模糊聚类广义回归神经网络的网络入侵研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);2012年03期
4 袁浩;;基于量子粒子群的BP网络用于入侵检测[J];传感器与微系统;2010年02期
5 钟嘉庆;卢志刚;;含风电场的电力系统环保经济调度研究[J];燕山大学学报;2011年03期
6 卜虎正;姚建刚;李文杰;孙广强;吴剑飞;陈华林;;中长期电力负荷预测的改进免疫粒子群算法[J];电力系统及其自动化学报;2011年03期
7 苏晋荣;;粒子群算法在异常检测中的应用研究[J];电脑开发与应用;2011年06期
8 杨华;周锐;;基于熵值法的PSOBP神经网络私家车保有量的预测[J];电脑知识与技术;2011年19期
9 王丽蓉;;基于群体复合形算法的电站锅炉燃烧的优化[J];电脑知识与技术;2011年28期
10 李媛;;粒子群优化算法改进方法的研究[J];大庆师范学院学报;2011年03期
中国重要会议论文全文数据库 前7条
1 李明;涂璟;周知进;;一种克服早熟收敛的收缩因子粒子群算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
2 李国庆;吕志远;齐伟夫;;基于混合连续蚁群算法的可用输电能力研究[A];第十一届全国电工数学学术年会论文集[C];2007年
3 汪洋;尹健民;肖国强;;基于岩层产状的地下洞室围岩变形研究[A];和谐地球上的水工岩石力学——第三届全国水工岩石力学学术会议论文集[C];2010年
4 宋扬;哈恒旭;胡希同;宗芝荣;;浅析防止输电断面连锁过载的安全保护[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
5 桑延超;彭志红;李谦;;PSO-GA协同优化算法及其在蛋白质结构预测中的应用[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
6 席岩;胡邦辉;;结合二进制PSO的朴素贝叶斯算法在降水定性预报中的应用[A];S1 灾害天气研究与预报[C];2012年
7 吕续舰;孙江龙;;基于CFD的螺旋桨布局对推进效率影响研究[A];第十一届全国水动力学学术会议暨第二十四届全国水动力学研讨会并周培源诞辰110周年纪念大会文集(下册)[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 闫正兵;内部热耦合空分塔的建模与优化研究[D];浙江大学;2010年
5 钱文华;基于纹理的非真实感绘制技术研究[D];云南大学;2010年
6 田毅;电动汽车运行状态识别及HEV控制策略研究[D];北京交通大学;2010年
7 王晓娟;多目标柔性作业车间调度方法研究[D];华中科技大学;2011年
8 许昕;基于滤波技术和粒子群优化的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2011年
9 杨文东;复杂高坝坝区边坡岩体的非线性损伤流变力学模型及其工程应用[D];山东大学;2011年
10 侯叶;基于图论的图像分割技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
2 郑慧涛;梯级水电站优化运行研究与应用[D];郑州大学;2010年
3 仇军;基于随机动态规划的清江梯级水库发电优化调度规则研究[D];郑州大学;2010年
4 张娓娓;焦炭生产过程质量模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年
5 金甲;全景视觉图像去噪与增强方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 郭建霞;基于现金流的工程进度协调优化研究[D];大连理工大学;2010年
7 赵丹;基于MPSO-RBF预测控制的瓦斯监控系统研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
8 李超;基于改进蚁群算法的露天矿运输系统优化研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
9 曹志娟;煤矿设备维修管理研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
10 刘新国;基于多核处理器的并行图像融合处理技术的研究[D];沈阳理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 林锦,朱文兴;凸整数规划问题的混合蚁群算法[J];福州大学学报(自然科学版);1999年06期
4 黄晓峰,潘立登,陈标华,李成岳;用改进的实数编码遗传算法估计反应动力学参数[J];高校化学工程学报;1999年01期
5 庄昌文,范明钰,李春辉,虞厥邦;采用面向Agent技术的并行布线系统[J];计算机研究与发展;1999年12期
6 张晓缋,戴冠中,徐乃平;遗传算法种群多样性的分析研究[J];控制理论与应用;1998年01期
7 张晓缋,戴冠中,徐乃平;一种新的优化搜索算法──遗传算法[J];控制理论与应用;1995年03期
8 侯格贤,吴成柯;遗传算法的性能分析[J];控制与决策;1999年03期
9 卢增祥,李衍达;交互支持向量机学习算法及其应用[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
10 许玉明,程之光;胜利减压渣油的低温热转化[J];石油学报(石油加工);1985年03期
【相似文献】
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1 陈炳瑞,冯夏庭;压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法[J];东北大学学报(自然科学版);2005年05期
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6 李爱国;多粒子群协同优化算法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
7 周敏;;基于距离的k最优粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2011年15期
8 刘宇;吕明伟;李维佳;李文涛;;基于物种的自适应多模态粒子群优化算法[J];山东大学学报(理学版);2011年05期
9 吕振肃,侯志荣;自适应变异的粒子群优化算法[J];电子学报;2004年03期
10 侯振华;;一种改进的粒子群优化算法[J];计算机与现代化;2010年02期
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3 徐俊杰;忻展红;;基于增强型参考位置的粒子群优化模型[A];’2004系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2004年
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5 迟明群;刘若尧;崔斐;栾华华;杨文川;;基于三系数DCT的MPEG-4优化算法研究[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
6 李彬;毛一之;庞小东;;蚂蚁算法在电力变压器优化设计中的应用研究[A];电工理论与新技术学术年会论文集[C];2005年
7 熊勇;路文初;胡上序;;基于Fokker-Planck方程的群优化算法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
8 曹晖;司刚全;张彦斌;贾立新;;基于模糊时序数据挖掘的火电厂制粉系统优化算法[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
9 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集(上)[C];2009年
10 柏文洁;汪秉宏;周涛;;连续极值优化算法在Lennard-Jones团簇优化中的应用[A];全国复杂系统研究论坛论文集(二)[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 张梦然;2011,“上帝粒子”之年?[N];科技日报;2011年
2 ;增添硬模块优化算法MCU触控更显优势[N];中国电子报;2010年
3 ;六阵元智能天线解决方案[N];通信产业报;2007年
4 联合证券研究所  执笔:王红兵;几个用于期现套利的股票组合[N];上海证券报;2007年
5 Riverbed科技公司北方区经理 王晓静;Riverbed:提高WAN性能[N];网络世界;2007年
6 范兴川;用基础理论研究推动我国高性能软件技术创新[N];科技日报;2005年
7 浙江大学教授 王树青;自动化在化学工业大有作为[N];中国化工报;2006年
8 本报记者 张旭;东北500千伏电网混成自动电压控制系统通过鉴定[N];东北电力报;2008年
9 傅稷张军 本报记者 李旸;杨云龙:科技创新领跑企业[N];锦州日报;2008年
10 南京邮电大学 马国强 毕厚杰;多媒体会议中的H.264编码[N];计算机世界;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
2 谭琦;多目标优化算法在多客户批处理机环境下的应用研究[D];中国科学技术大学;2012年
3 张晓明;基于种子传播方式和植物分布演化的种子优化算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 余江;机场扩展终端区的运行优化策略研究[D];西南交通大学;2005年
5 胡洁;细菌觅食优化算法的改进及应用研究[D];武汉理工大学;2012年
6 邹丹平;运动粒子群三维轨迹获取方法研究[D];复旦大学;2010年
7 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
8 赵进慧;膜计算仿生优化算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
9 杨世品;P系统优化算法及应用研究[D];浙江大学;2013年
10 沈艳;分布式测试系统协作理论及其通信平台实时性研究[D];电子科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 艾景波;文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
2 李博;粒子群优化算法及其在神经网络中的应用[D];大连理工大学;2005年
3 刘艳;基因调控网络分析和重建[D];南京理工大学;2004年
4 张利彪;基于粒子群优化算法的研究[D];吉林大学;2004年
5 吕建霞;化学计量学新算法在实际生化体系中的定量构效关系研究[D];湖南大学;2004年
6 江炜;乙烯气相聚合颗粒粒径分布模型的研究[D];浙江大学;2004年
7 刘振凯;粒子群进化方程与有关算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
8 杨育荣;基于神经网络的储层参数建模研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 王恩重;粒子群优化算法及其在SAT问题和多目标规划问题上的应用[D];吉林大学;2004年
10 谭重建;动态全景图的研究[D];吉林大学;2005年
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