说明：此为对粒子群算法的改进，采用高斯混沌变异，效果优于原算法。

高斯混沌变异 粒子群算法 混沌变异 G-PSO

说明：粒子群算法，用于聚类.粒子群在迭代进行的过程中有可能出现早熟收敛 的问题而陷入局部最优解,因此文中在 PSO 算法部 分,设置两个变量对每个粒子和粒子群的状态进行实 时地监控,以便当检测到粒子或粒子群出现早熟收敛 现象时,能及时地对其进行变异操作,增加粒子的多样 性,使其跳出局部极值的束缚,在多维解...

粒子群算 粒子群算迭代 早熟收敛

说明：各算法对应的问题如下：PSO用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO...

PSO YSPSO LinWPSO SAPSO RandWPSO LnCPSO AsyLnCPSO SecPSO SecVibratPSO CLSPSO SelPSO BreedPSO SimuAPS

说明：将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP），该算法采用了种群混沌初始化、双方案变异、离散差分进化等多种改进措施，可求解非线性约束非负整数规划（CNIP），以及具有随机扰动的积分算子。针对非线性约束，给出了连续映射基惩罚的计算方法和基函数的公式，并在此基础上提出了处理约束的自适应...

约束离散优化 CDO 非线性约束非负整数规划 CNIP