1) Binary Particle Swarm Optimizer(BPSO)
离散二进制粒子群优化(BPSO)
2) discrete binary version of particle swarm optimization algorithm
离散二进制粒子群优化算法
4) binary particle swarm optimization
二进制粒子群优化
1.
Therefore, through analyzing the parameters of the binary particle swarm optimization, the conclusion that the binary particle swarm optimization can not only explore the search space efficiently, but also utilize the apriori knowledge adequately, is drawn in this paper.
进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度。
5) discrete particle swarm optimization
离散粒子群优化
1.
A discrete particle swarm optimization algorithm was designed to tackle the permutation flowshop scheduling problem(PFSP).
提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法。
2.
A new improved discrete particle swarm optimization algorithm is designed to tackle the Traveling Salesman Problem.
针对旅行商问题,提出了一种改进的离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义,为防止算法的早熟停滞现象,提出用扰动速度来增加粒子群的多样性,为提高算法的求精能力,设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值,使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡。
3.
A discrete particle swarm optimization algorithm is designed to tackle the Traveling Salesman Problem.
以旅行商问题为例,提出了一种离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和微观多样性,算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用高效的学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了很好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有很好的性能。
6) binary PSO(BPSO)
二元粒子群算法(BPSO)
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条