1) ensemble particle swarm algorithm
集粒子云算法
1.
An effective ensemble particle swarm algorithm based on mean-squared error (MSE) criterion is proposed to compensate inter-symbol interference (ISI) adaptively.
为了更加有效地对符号间干扰进行自适应补偿,本文提出了一种基于均方误差准则的集粒子云算法EPSA(ensemble particle swarm algorithm)。
2) integrated particle swarm optimization algorithm
集成粒子群优化算法
3) granule algorithm
粒子算法
1.
The three dimensional terrain is designed through calling contour map,and the skybox principle is used to manufacture the sky simulation;Finally,the trees,3DS model and(MD2,MDL) the animation model are used in the scene,and the granule algorithm is used to realize t.
在本次设计中,首先在OpenGL的程序框架下设计了摄像漫游的程序,通过调用等高线地形图制作了三维的地形,并使用天空盒的原理制作了天空的模拟;最后,在场景中调用了树、3DS模型和(MD2、MDL)动画模型,并使用粒子算法实现了爆炸效果。
4) particle clouds in cells methods
粒子云网格方法
5) particle swarm optimization
粒子群算法
1.
Parameter estimation of the thermal cracking model for heavy oil based on particle swarm optimization;
基于粒子群算法的重油热解模型参数估计
2.
Evaluation model of underground water quality based on particle swarm optimization;
基于粒子群算法的地下水水质评价模型
3.
Multi-objective particle swarm optimization approach to solution of fed-batch bioreactor dynamic multi-objective optimization;
多目标粒子群算法用于补料分批生化反应器动态多目标优化
6) Particle swarm optimization algorithm
粒子群算法
1.
A lymphoma morphology parameter classifier based on particle swarm optimization algorithm;
一个基于粒子群算法的淋巴瘤形态参数分类器
2.
Solving multidimensional 0-1 knapsack problem by hybrid particle swarm optimization algorithm;
混合粒子群算法求解多维背包问题
3.
Research on load optimal dispatch among thermal power units based on particle swarm optimization algorithm;
基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配
补充资料：计算算法的最优化
计算算法的最优化
ptimization of computational algorifans
计算算法的最优化【。洲咧匕6阅ofc咖例。柱.目习子时-d，”6;onT一Mo3a双，Ra，一eju.Teju.II.叱a几r0P盆n陇o，1 在求解应用问题或精心设计标准程序系统时最优计算算法(comPutatio几al algorithm)的选择.当解决一个具体间题时，最优策略可能不会使解法最优化，可是为优化一个标准程序或应用最简单的解法编制程序则是很直截了当的. 计算算法的最优化问题的理论提法是基于下述原则.当选择一种方法来求解一个问题时，研究人员关心的是某些特性，而且根据这些特性来选择算法，同时这个算法也能用来解决具有这些特性的其他问题.据此，在算法的理论研究中，人们引人了具有特殊性质的一类问题尸.当选择一种解法时，研究人员有一组解法M可供选用.当选用一种方法m来求解一个问题p时，得到的解会有一定的误差e(p，m).称量 E(P，m)=sllp}。(p，m)I P‘P为在这类问题P中方法m的误差(en刀r of the nrth-od)，同时，称量 E(p，M)一惑E(p，m)为M中方法在尸中误差的最优估计(。Ptimal estirnateof the error).如果存在一种方法，使得 E(P，m。)=E(P，M)，那么称这个方法为最优的(optirnal).研究计算算法最优化问题的一个方案可以追溯到A .H .KQJLMoropoB(【2」)，所考虑的是计算积分 1 ‘(f)一Jf(x)dx 0问题的集合，给定的条件是}f(时}成A，其中M是所有可能求积 N ‘(f)澎，万:C，f(x，)的集合·每一种求积由总数为ZN的cj和礼确定.由具有所需精度的某函数类重新生成一个函数所需要的最小信息量(见【2]，「31)也可以包含在这个方案中.这个问题的一个更详细的阐述可查阅【4]，它指出在特定意义下实现算法的工作量与应用的存储量同样大.最优算法仅对极少数类型问题存在(汇1」)，然而，对大量计算问题，已经建立了就其渐近特性而言几乎是最优的方法(见汇5]一【8」). 对某类问题最优的计算算法特性的研究工作(见15]，【71)包含两部分:建立其特性尽可能好的具体解法，和根据计算算法的特性得出估计量(见【2]一【4]，【9】).实质上，问题的第一部分是数值方法理论的一个基本问题，而且在大多数情况下它是与最优化问题无关的研究工作.下面得到的估计通常归结为对￡摘(。
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参考词条