基于改进粒子群算法的网络计划工期——费用优化
基于改进粒子群算法的工程项目综合优化
（ Ｐ Ｏ）ｗ ｓｐｏ ｏｅ ｖｉ ｔｅｐｅ ａ ｒ ｈ ｎｍｅｏ ｅＰ Ｏａｇｒｈ ｕｉｇｅｏ ｔ ｎ ｙ ＨＳ Ｓ ａ ｒｐ ｓｄｔ ａｏｄ ｈ ｒｍ ｔ ｅｐ ｅ ｏ ｎ ｎｏ ｔ Ｓ ｌ ｉ ｍ ｄ ｒ ｖｌ ｉ ．Ｂ ｏ ｕ ｆｈ ｏｔ ｎ ｕｏ
ｕｓｎ ｈ ｔａ ｅ ｙ ｏ ｕｂ ｏ ｌｔｏ ｉｒ ｒ ｈ ｉ ｇ ｔ ｅ ｓｒ ｔｇ ｆ ｓ ｐ ｐｕａ ｉｎ ｈ ｅ ａｃ ｙ，ｔ ｅ ｌｏ ｉｈ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｓ ｅ ｎ ｈ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｐｅ ｄ ａ ｄ
ａｃ ｒｃ．Ｆ ｒｔｅｓｎ ｅｉ ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｏ ａｃｎｔ ｃｉ ｒ ｅｔ ａｈｍａ ｃｌ ｐｉ ｚｔ ｎ ｍ ｄｌ ｃｕａｙ ｏ ｈ ｙｔ ｓ ｐｉ ｚ ｉ ｆ ｏ ｓ ｕｔ ｎｐｏ ｃ，ｍ ｔｅ ｔ ａ ｏ ｔ ａ ｏ ｏ ｅ ｈ ｓ ｍ ａｏ ｒ ｏ ｊ ｉ ｍｉ ｉ ｓ ａ ｄａｍ ｌ．ｂｅｔ ｅｏ ｔ ｉ ｔ ｎｍ ｄｌ ｆ ｏ ｓ ｃｉ ｍ ．ｃｓ ａ ｄｑ ａｉ ｅｅｅｔ ｌ ｈｄ ｎａ ｎ ｕｔ ｏｊｃ ｖ ｐｉ ｚ ｉ ｏ ｅ ｏ ｎｔ ｔ ｎｔ ｅ ｏｔ ｎ ｕ ｌｙｗ ｒ ｓ ｂｉ ｅ ．Ｉ ｉ ｉ ｍ ａｏ ｃ ｒ ｏ ｉ ｕ ｔ ａ ｓ
中 图分 类 号 ： ２ ０９ 文 献标 志 码 ： Ａ
Ｓ ｎｈ ｓ ｔ ｚ ｔ ｎｆｒＣｏ ｓｒ ｃｉｎ Ｐ ｏｅｔ ａｅ ｎ ｙ ｔｅｉ Ｏｐｉ ａｉ ｏ ｎ ｔｕ ｔ ｒｊｃ ｓｄ ｏ ｓ ｍｉ ｏ ｏ Ｂ
Ｍ ｏ ｆｅ ｒｉｌ ｗａ ｍ ｐ ｉ ｉａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｄｉ ｄ Ｐａ ｔｃｅ Ｓ ｒ Ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｉ
法采用 多子群分层策 略 ， 以提高收敛速度和优化精度． 为求 解工程项 目的综合优化 问题 ， 建立 了工期一 成本一 质量 的数学优化模型 和多 目标优化模型 ． 过实例对 标准粒 子群 优化算 法 （ Ｐ Ｏ） 通 Ｓ Ｓ 和差分 进化 （ Ｅ 算 法进行 了比 Ｄ ） 较， 并采用 Ｈ Ｐ Ｏ算法进行多 目标优 化． 后 ， ＳＳ 最 用枚举 法验证 了模 型 的合 理性 和算法 的有效 性． 已有 研究相 与 比， Ｓ Ｓ Ｈ Ｐ Ｏ算法能在种群规模较小 （０个粒子 ） ２ 的情况下 ， 快速找到满意的解 （ 平均迭代次数不超过 ２ ０次 ） ． 关键词 ： 粒子群优化算法 ； 目管理 ； 目标 项 多
基于改进粒子群算法的任务分配优化技术研究
基于改进粒子群算法的任务分配优化技术研究随着社会的发展，任务分配问题已成为一个重要的研究领域。
在许多领域，如工业、交通、医疗、军事等，任务分配的成功与否直接关系到整个系统的效率和效益。
然而，在实际生产和管理中，任务分配问题具有复杂性、多样性和不确定性，传统的任务分配方法已无法满足实际需求。
因此，一种有效的任务分配优化技术势在必行。
改进粒子群算法应用于任务分配优化技术已成为研究热点。
粒子群算法起源于鸟群觅食行为研究，通过迭代搜索全局最优解。
传统的粒子群算法只考虑了粒子的运动，而在任务分配问题中，要考虑到每个任务和每个代理的特征，以便形成合理的任务分配方案。
因此，改进粒子群算法应用于任务分配的优化技术是必要的。
改进粒子群算法在任务分配优化技术中的具体应用改进粒子群算法在任务分配优化技术中的具体应用过程包括三个方面：任务的描述、代理人的描述和任务分配方案的描述。
任务的描述主要包括任务所需时间、任务的优先级、任务的等待时间及任务的数量。
代理人的描述主要包括代理人的能力、代理人的工作经验、代理人的性格和代理人的数量。
任务分配方案的描述主要包括每个代理人被分配的任务数量、任务执行的状态和每个代理人的工作状态。
算法流程如下：1.初始化种群。
随机选取某个代理人和任务作为种群的初始解。
2.计算适应度。
根据每个代理人的能力和多个任务的需求确定适应度函数。
适应度函数的设计应该显示地考虑任务的数量、任务的优先级、任务的时限等多个因素。
3.设定粒子的速度和位置。
利用几何关系将每个代理人看做一个粒子，将携带任务的代理人看做一个目标点，然后根据粒子的速度和位置，使用新的公式更新对应的位置和速度。
在这个过程中，粒子速度的取值和位置的更新规则对于求解答案的成功非常重要。
4.通过选择算子来更新速度和位置。
根据粒子的适应度值和与当前解最佳解的距离，通过选择算子来更新对应的速度和位置。
5.交叉操作。
基于概率对代理进行交叉操作，并筛选出更好的解。
基于改进粒子群算法的网络广告配置优化
作者简介 ：陈亮（９ ８ ） １７ ． ，男， 南开封人 ， 师， 河 讲 主要研 究方向为人工智能、 网络技术等（ｘ ｗ ｙ ｏ ｃｒ） 张墨华（９ ９ ） 男， ｓ＿ ｃ＠ｔｍ．ｏ ； ｎ １７ 一 ， 河南固始人 讲 师， 主要研 究方向为智能信 息处理 、 网络安全等．
第１ 期
陈 亮 ， ： 于改进 粒子群 算 法 的网络广告 配置 优化 等 基
广告客户 ， 而给 自己带来最大 收益 。文献 ［ ］ 从 １ 最早提 出广告
资源优化模型 ， 此模型 以最 大化广告 点击次 数总和 为 目标 ； 文 献 ［ ］ 网页属性 进行 了聚类 分析 ， ２对 以减 小模 型的规模 ； 文献
［］ ３ 引入熵模型 ， 均衡结果为零的最优变量 ； 献 ［ 提出了具 文 ４］
陈
４０ ０ ） ５００
亮 张墨华 ，
（ ． 南工业 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院， 州 ４ ００ ；． 南 财 经政 法 大 学 计 算机 与 信 息 工程 学 院 ， 州 １河 郑 ５０ １２ 河 郑
摘
要 ：针 对 网络 广告 的特 点 ， 出 了一 个基 于混 合定价 策略 的 网络 广 告 资源 配置 优化 模 型 ， 其建 模 为一 个 提 将
用 ’ 。在 Ｃ Ｍ模型 中， Ｐ 广告客户基 于广告 的印象次 数付费 给网站 ， 因为不管广告的效果 如何 ， 网站都能 得到每次 印象 的
收入。因此 ， 这种定价模 型更 受到 网站 的欢迎 ， 而广告 客户却
有分散惩罚项 的目标 函数 ， 并用微粒群算法实现 。所有这些研
要承担所有的风险。由于现在 的商业竞争非常激烈 ， 这种模型 并不合适。
（） ２
（） ３
改进微粒群算法在“资源-工期”优化中的应用
本文结合实际水利工程 问题 ， 将微 粒群算法应 用到水 利项
目中“ 源有 限、 资 工期最短” 这一离散型优化问题上 ， 合理调整发
生资源冲突 的各工序的先后执行顺序 ， 总工期最短 。 使
收 稿 日期 ：０８ ２—１ ２０ —０ ０
改进微 粒 群 算 法 在 “ 源一 工 期 ” 化 中的应 用 资 优
周 宜 红 李 红 亮 刘 全 倪 锦 初２ 朱 卫 军２
（ ． 汉大 学 水资源与水 电工程 国家重点实验 室， １武 湖北 武 汉 ４０７ ； ２ 长 江水 利委 员会 设计 院， ３０２ ． 湖北 武 汉
式 中 Ｓ ｉ 为工序 ｉ （） 的实际开工时间 ； （） ＨＳ ｉ 表示工序 ｉ 不得晚
作 者 简 介 ： 宜红 ， ， 汉 大 学 水 资 源与 水 电工 程 国 家重 点 实验 室 ， 授 ， 士 生 导 师 。 周 男 武 教 博
更 为 简单 、 敛 速度 快 ， 得 更 优 的 结 果 。 收 获 关 键 词 ： 源 有 限 ； 期 最 短 ； 粒 群 算 法 ；多 约 束 ；组 合 优 化 资 工 微 文 献标 识 码 ： Ａ 中 图分 类 号 ： Ｖ １ Ｔ ５２
水利工程 中“ 资源有 限 、 期最短 ” 工 优化 问题就是 在一定 的
ｌ２ 约 束条件 － ｌ２ １ 资源约 束 －．
≤ ～ （） ２
法、 启发式算法 、 智能仿生类算法等 。分析法对于小规模的问题 能得 到比较好 的结果 ， 但是 不能有效地解 决水利工程 问题 ； 发 启
式算法过多地依赖 于实际 问题 ， 可移植性差 ； 智能仿生类算 法有
基于粒子群算法的路网优化设计
基于粒子群算法的路网优化设计随着城市化的进程不断加快，城市人口越来越多，交通问题也越来越复杂。
市政部门需要建立高效且科学的交通运输系统来提高市民的出行效率。
而为了优化交通运输系统，路网设计是一个必不可少的环节。
路网优化设计是指在建设或改变路网结构时，通过数据分析和建模等技术手段，从而达到较好的交通组织效果和交通疏导效能的设计过程。
而基于粒子群算法的路网优化设计能够为城市规划部门提供一种较为科学与高效的设计方案。
下面我们将分别探讨粒子群算法的原理以及如何应用于路网优化设计。
一、粒子群算法基本原理粒子群算法是一种计算智能优化算法，于20世纪90年代初由美国研究人员Eberhart和Kennedy开发出来的，是模拟鸟群觅食行为的一种群体智能算法。
其基本模型是一组随机移动的“粒子”，它们通过互相交通信息，共同寻找最优解。
算法的过程中，每个粒子代表当前问题的一个可行解，并且在搜索的过程中动态调整其搜索策略和搜索方向，以找到最好的解。
粒子群算法的目标是在解空间内搜索全局最优解，其动态迭代过程简单而又直接，主要包括初始化群体、更新位置和速度、评估适应度和选择全局最优解等步骤。
二、基于粒子群算法的路网优化设计在对路网进行优化设计前，需要了解路网的拓扑结构、车辆数量、流量等相关数据，在此基础上使用粒子群算法进行精确求解。
以车流量均衡优化为例，我们可以首先将城市交通路网构造成一个图，然后将每条边看成一个粒子，粒子的位置则用整数表示边上车流量。
首先进行初始化，给每条边上的车流量赋上一个随机值，然后通过计算车流量均衡模型来评价各粒子（即边）的适应度，选择一定数量的最优粒子，罚函数法进行非可行解处理，更新位置和速度等信息，直到算法达到最大迭代次数或者求解的误差满足要求为止。
经过多次迭代优化，粒子群算法能够找到一组最优解，使车流量在路网中得到了更加平衡的分配，从而提高了道路交通的效率。
基于粒子群算法的路网优化设计在实践应用中取得了显著的成果。
设备监理师之质量投资进度控制综合提升检测卷附答案详解
设备监理师之质量投资进度控制综合提升检测卷附答案详解单选题（共20题）1. 某项目第1年投资500万元，第2年又投资500万元，从第3年进入正常运营期。
正常运营期共18年，每年净收人为110万元，设行业基准收益率为80%，该项目的财务净现值为( )万元。
A.-7.83B.-73.35C.-79.16D.-144.68【答案】 A2. 不合格是指单位产品的任何一个质量特性不满足规范要求。
根据质量特性的重要性或不符合的严重程度分为( )类。
A.二B.三C.四D.五【答案】 B3. 工程质量是指工程满足( )需要的，符合国家法律、法规、技术规范标准、设计文件及合同规定的特性综合。
A.承包商B.业主C.监理方D.设计方【答案】 B4. 过程能力的高低可用过程数据的( )来衡量。
A.平均值B.极差C.标准差D.期望值【答案】 C5. 在某设备工程安装调试过程中，遇到异常恶劣气候，导致非关键路线上的某工序延误，并增加了费用，但并没影响关键线路，则承包商( )。
A.只能索赔工期B.对工期和费用都可索赔C.只能索赔费用D.对工期和费用均不可索赔【答案】 D6. ( )方法的特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。
A.简单随机抽样B.分层随机抽样C.周期系统抽样D.随机抽样【答案】 B7. 采用成本加固定百分比酬金合同，酬金一般按( )的固定百分比计算。
A.实际发生的成本B.估算工程成本C.报价成本D.限额成本【答案】 A8. 在选择或分析测量系统时，首先我们关心的是测量系统的( )。
A.准确度B.分辨力C.最小分度值D.不易探测度【答案】 B9. 设备从投入使用开始，到因物质磨损而不能继续使用、报废为止所经历的全部时间，被称为设备的( )。
A.技术寿命B.物理寿命C.经济寿命D.无形寿命【答案】 B10. 工程建设物资供应计划的编制依据之一是( )。
A.物资加工计划B.物资采购计划C.物资储备计划D.物资运输计划【答案】 C11. ( )是指单位产品重要的质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性严重不符合规定。
基于改进粒子群算法的路径优化问题研究
基于改进粒子群算法的路径优化问题研究路径优化问题是指在给定的网络或图中找到最短路径或最优路径的问题。
而基于改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO）的路径优化问题研究，主要是通过引入一些改进策略，提高传统粒子群算法的能力和优化效果，以更快、更准确地找到最优路径。
首先，IPSO算法通过优化粒子的初始化方式，提高了算法的能力。
传统粒子群算法的粒子初始化往往是随机的，而IPSO算法可以根据问题的特点进行设计，使得粒子初始位置更接近最优解，减少空间，提高算法的收敛速度。
其次，IPSO算法引入了改进的粒子更新策略，以提高收敛性。
传统粒子群算法中，粒子的速度更新是通过全局最优和个体最优位置进行计算的，而IPSO算法中，除了考虑全局最优和个体最优位置外，还引入了历史最优位置和当前最优位置，通过综合考虑多个位置信息，更好地引导粒子朝着最优解靠近，提高算法的收敛性。
另外，IPSO算法还采用了多个种群的策略，以增加算法的多样性和能力。
传统粒子群算法只有一个种群，而IPSO算法通过划分多个种群，每个种群中的粒子按照特定规则进行，可以从多个方向同时，增加了算法的全局能力，避免陷入局部最优解。
最后，IPSO算法还引入了自适应的惯性权重机制，以进一步提高算法的收敛性和优化效果。
传统粒子群算法中，惯性权重往往是固定的，而IPSO算法中，根据算法的过程动态调整惯性权重，使得算法在初期注重全局，在后期注重精确局部，提高了算法的优化效果。
综上所述，基于改进粒子群算法的路径优化问题研究，通过优化粒子初始化、改进粒子更新策略、引入多个种群和自适应的惯性权重等策略，可以更快、更准确地找到最优路径。
这些改进策略不仅提高了算法的能力和收敛性，而且增加了算法的多样性和全局能力，是路径优化问题研究领域具有潜力的一种算法方法。
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用一、本文概述随着和计算智能的快速发展，群体智能优化算法已成为解决复杂优化问题的重要手段。
其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种模拟鸟群、鱼群等生物群体行为的优化算法，因其简单易实现、参数少、搜索速度快等优点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式识别、工程设计等多个领域。
然而，传统的粒子群优化算法也存在易陷入局部最优、收敛速度慢、全局搜索能力弱等问题。
因此，对粒子群优化算法进行改进，提高其优化性能和应用范围，具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和发展历程，分析了其优缺点及适用场景。
在此基础上，重点研究了几种改进的粒子群优化算法，包括引入惯性权重的PSO算法、基于社会心理学的PSO算法、基于混合策略的PSO算法等。
这些改进算法在保持PSO算法原有优点的同时，通过调整粒子运动规则、引入新的优化策略、结合其他优化算法等方式，提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和优化精度。
本文还将探讨这些改进的粒子群优化算法在若干实际问题中的应用，如函数优化问题、神经网络训练问题、路径规划问题等。
通过实际应用案例的分析和比较，验证了改进算法的有效性和优越性，为粒子群优化算法在实际问题中的应用提供了有益的参考和借鉴。
本文旨在深入研究和改进粒子群优化算法，探索其在复杂优化问题中的应用潜力，为推动群体智能优化算法的发展和应用做出贡献。
二、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化搜索技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
该算法模拟了鸟群觅食过程中的社会行为，通过个体（粒子）之间的信息共享和协作，达到在搜索空间内寻找最优解的目的。
在PSO中，每个粒子代表问题解空间中的一个候选解，每个粒子都有一个适应度值，用于衡量其解的优劣。
基于改进粒子群优化的算法
基于改进粒子群优化的算法
改进粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟
了鸟群觅食的行为，通过不断调整粒子的位置来寻找最优解。
在改
进粒子群优化算法中，有许多可能的改进方法，下面我将从几个角
度来介绍其中一些常见的改进方法。
首先，改进粒子群优化算法的一个常见方法是引入自适应权重。
传统的粒子群优化算法中，粒子的速度和位置更新是通过全局最优
解和个体最优解来确定的，而在改进算法中，可以引入自适应权重
来动态调整这些参数，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
其次，改进粒子群优化算法还可以通过引入局部搜索策略来提
高算法的搜索能力。
传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解，
而引入局部搜索策略可以帮助算法跳出局部最优解，更好地探索搜
索空间。
另外，改进粒子群优化算法还可以通过引入多种启发式算子来
增加算法的多样性和全局搜索能力。
例如，可以引入交叉操作、变
异操作等，以增加算法的探索能力，从而更好地找到最优解。
此外，一些改进的粒子群优化算法还可以结合其他优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，形成混合优化算法，以充分利用各种算法的优势，提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
总的来说，改进粒子群优化算法的方法有很多种，包括引入自适应权重、局部搜索策略、多种启发式算子以及混合优化算法等。
这些方法可以提高算法的全局搜索能力和收敛速度，使其更适用于解决各种复杂的优化问题。
基于粒子群算法的铁路建设项目进度优化研究
个场景 ： 一群 鸟在 随机搜 索食物 。在这个 区域里 只有一块
路径 、 法规 、 保证概率， 即压缩 ａ 。 级
１ 确定 目标函数 ． ２ 设某工程项 目工序 的压缩时间为 其单位 时间直
食物。所有的鸟都不知道食物在那里 。但是他们知道当前 的 位置离食物还有多远 。那么找到食物 的最优策 略是 什么呢 。
正是粒子群优化算法的基本思想 。
３ 算 法流 程
针对工期一 费用优化的粒子群算法流程如下 ： Ｓｅ １： 置问题域系统参数 。系统参数主要有 ： ｔ ｐ 设 种群规
ＭｉＣ ＥＳ Ｃ ｊ ｎ＝ ￣ ｉ ｙ ｘｉ
－ －
１３ 约束条件 ． 为了确保在工期优化 的过程 中 Ｐ Ｒ Ｅ Ｔ网络的关键路径 没 有变， 这里应用 闭合 圈原 理 ， 即从关键 路径上 的某个 节点 出 发经 过有 限关 键路径 上的工序 和有 限非关键路 径上 的工序 回到该 节点构成一个闭合圈 ， 在闭合圈上所有关 键工序 的持
１ 建立模 型
每个项 目工序 可以用许 多方式执行 ， 这些方 式依赖于使 用 的技术 、 设备 和资源利用 的数量 。每个执行选 择与具体 的 工序工期 和成本有关 。在此 ， 首先利用 Ｐ Ｒ Ｐｏｒｍ Ｅ ａ Ｅ Ｔ（ｒｇａ ｖｌ —
ｕｔ ｎ ｎ ｅｉ ｅｈ ｉｕ） ａｏ ａｄＲ ｖｅ Ｔ ｃｎｑ ｅ网络 建立优化模 型 ． ｉ ｗ 然后 利用粒
＿
（ ）假设工程造价， １” Ｃ的压缩 ； （ ）关键 电路 的期限应 大于等 于缩 短 了时间限制， ２” 需要
缩短 ：
０≤
≤６
其中的 ｂ 表示工序 ｉｊ ， ＿ 的工期压缩 量的最大值。
基于粒子群优化算法的无线通信网络优化
基于粒子群优化算法的无线通信网络优化一、前言随着科技的不断进步和人们对信息传输需求的提高，无线通信网络的优化问题也变得愈发复杂。
无线网络优化的目标在于保证无线网络性能稳定，同时使得网络负载达到最优。
然而，无线通信网络的优化问题涉及到一系列的困难和挑战，如何解决这些问题成为无线网络优化算法研究的重要方向之一。
其中，粒子群算法是一种有效的无线网络优化算法，因其能够对无线网络进行全局优化而得到广泛应用。
二、无线通信网络优化的概述无线通信网络指的是在没有直接物理连接的情况下将信息传输到一点到另一点的网络。
相对于有线网络，无线通信网络形态更具多变性、可移植性和灵活性。
随着无线通信的普及，无线网络扩展面越来越广，应用领域也越来越广，而优化无线通信网络也成为了更为紧迫的任务。
由于无线通信网络具体的局限性，需要在网络规划、设计和优化等方面进行有效限制。
无线网络优化问题的主要包括拥塞控制、信号干扰、网络覆盖和传输延迟等。
无线通信网络优化的主要目标就是在维护网络操纵的同时，保障网络负荷呈现最优状态。
三、粒子群算法粒子群算法，是目前为止一种被广泛运用于组合最优化领域的群智能全局优化算法。
粒子群算法仿照了形成群体的鸟、鱼等生物的特性，通过鸟类之间的迁徙进行交流信息，构造粒子群进行随机搜索，捕获优化的最终结果。
粒子群算法主要由三个阶段的搜索过程构成：初始化、移动性和重新搜索。
在粒子群优化算法的初始化阶段，算法定义了搜索空间和每个水滴在搜索域的位置。
在第二个阶段，算法通过试验局部和全局方向，并且将水滴移动到更少的损失的位置。
在重新搜索阶段，算法根据问题的固有信息，优化了粒子的速度。
粒子群算法在无线通信网络优化中的应用，主要是基于其解决全局优化问题的优越性能。
通过在无线通信网络的设计和优化过程中，根据不同的场景和需求，构建不同的适应函数，使其获得最佳的性能。
四、基于粒子群算法的无线通信网络优化算法针对无线通信网络本身的特性和局限性，以及粒子群算法在全局优化方面的优越特性，基于粒子群算法的无线通信网络优化算法得到广泛应用。
粒子群算法在PERT网络优化问题中的应用
中 图分 类 号 ＿ Ｐ ８ Ｔ ３ ３０ － １ ；Ｐ ９．３ Ｔ
文献标识码 ： Ａ
的情况 ， 那么工期优化 是非常必要 的 。如何压 缩工作 时 间
１ 引言
在科学与工程领域 中， 许多 问题都 可以归结为 一个约 束优化问题 ， 例如工程项 目计划 、 生产调度 问题 、 指派 问题 等 ［ 。工程项 目计划 主要是揭示项 目时间与费用之 间的关 １ ］ 系并确定最小成本的项 目工期 ， 中的工期一 其 费用优化 问题
摘
要 ： 对项 目工程 Ｐ Ｒ 网络计划的费用一 针 ＥＴ 优化 问题 ， 文提 出了一 种改进的粒子群 算法。该算 法引入 了可行 性 本
优 先的约束处理技术 ， 需要罚 因子 ， 问题依 赖小。仿真 实验表 明 了该算法的可行 性和有效性 。 不 对
Ａｂ ｔａ ｔ Ａ ｄｆ ｄ ｐ ｒｉｌ ｗａ ｉ ｐ ｉ ｉ ｔｏ （ Ｓ ｓｒｃ ： ｍｏ ｉｅ ａ ｔ ｅｓ ｍ ｔ ｚ ｉｎ Ｐ Ｏ）ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒｐ ｓ ｄｔ ｏｖ ｈ ｒｂｅ ｏ ｉ －ｏ ｔｏ ｔ － ｉ ｃ ｏ ｍ ａ ｌｏ ｉ ｍ ｐ ｏ ｏ ｅ Ｏｓ ｌｅｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆｔ ｔ ｓ ｍｅｃ ｓ ｐ ｉ ｍｉ ｚ ｔ ｎｏ ｅｗｏ ｋｐａ ｎｎ ．Ｉ ｈ ｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ， ｔ ｏ ｆ ｕ ｅ ｉｒｔ ｆ ｅ ｓｂｅｐ ｉ ｓｉ ｔｏ ｕ ｅ Ｏｈ ｎ ｌ ｏ ～ ａｉ ｆｎ ｔ ｒ ｌｎ ｉｇ ｎｔ ｅｉ ｒ ｖ ｄａｇ ｒｔ ｏ ｍ ｈ ａｍｅｈ ｄｏ ｐ ｒｏ ｉ ｏ ａ ｉｌ ｎｔ ｉ ｒ ｄ ｃ ｄｔ ａ ｄｅｃ ｎ ｓ ｙ ｆ ｏ ｓｎ
维普资讯
Ｃ ３１ ５ ／ Ｐ Ｎ４ － ２ ８ Ｔ
Ｉ Ｓ １ ０ — ３ Ｘ Ｓ Ｎ ０ ７ １ ０
基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化
基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化企业再制造物流网络优化是指通过合理的物流网络规划、再制造中心的位置选择和资源配置，最大化企业再制造物流网络的效益。
再制造是一种将废旧物品通过修复、加工、改造等方式重新变为可用产品的过程，目的是降低资源消耗、减少环境污染和减少新产品生产。
传统的物流网络优化问题常常是单目标优化，例如最小化物流总成本或最小化供应链成本。
然而，再制造物流网络优化涉及到多个目标，包括最小化物流成本、最小化能源消耗、最小化碳排放等。
为了解决这个多目标优化问题，可以采用改进的多目标粒子群优化算法。
多目标粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群在和收敛过程中的行为，通过粒子的位置和速度来最优解。
改进的多目标粒子群优化算法在传统的粒子群优化算法的基础上引入了多目标优化的概念，使得算法能够在多个优化目标下寻找最优解。
在企业再制造物流网络优化中，可以将粒子看作是再制造中心的位置和资源配置方案，目标函数可以设置为物流成本、能源消耗和碳排放等多个目标的加权和。
算法首先初始化一群粒子，并计算每个粒子的适应度值。
然后，利用粒子的位置和速度更新公式，更新粒子的位置和速度，并重新计算每个粒子的适应度值。
通过迭代更新这些粒子的位置和速度，直到达到收敛条件。
改进的多目标粒子群优化算法在企业再制造物流网络优化中具有一定的优势。
首先，它能够同时考虑多个目标，更准确地反映问题的复杂性。
其次，通过引入多目标优化的概念，可以得到一系列的最优解，给决策者提供了多样化的选择。
此外，算法具有较好的收敛性和全局能力，可以到较优的解，提高企业再制造物流网络的效益。
综上所述，基于改进的多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化是一个较为复杂的问题。
通过合理地设置目标函数、初始化粒子群和更新公式，并根据实际情况调节权重和参数，可以得到较为满意的优化结果，提高企业的再制造物流网络的效益。
考虑次关键路线的基于粒子群算法工期-费用优化研究
质 量 多 目标 优 化 模 型 ， 采 用 差 异 演 化 算 法 对 该 并
论 支撑 的可操 作方案 。
模 型进行求解 。高 兴 夫 、 程顺 等 假设 工 序 的质 胡 量与工期 为线性 关 系 ， 立 了质 量 、 建 工期 、 费用综 合 优 化的数学模 型 。张凯 、 国 荣 探讨 了粒 子群 优 赵 化算 法在 网络计 划 资源 优化 中的应 用 ， 出 了 网络 给 计划 中工期 同一定资源均 衡优化 问题 的优 化 目标 和 数学 模型 ， 并证 明 了粒子 群优 化 算法 对 实 现 网络计
最优 化 。最 后 ， 过 工程 实例 的 仿 真 ， 明 了模 型 的合 理性 和有 效 性 。 经 证 关键 词 ： 网络 计 划 图 ； 期 一 费用优 化 ； 子 群 算 法 ； 关键 路 线 工 柱 次 中 图 分类 号 ： ２ ２ ２ Ｆ ７ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： ０ ２ ８ Ｘ（ ０ ８ １ —０ ６ —０ １ ０ —９ ０ ２ ０ ）０ ０ ９ ５
特征 路 线 法 ， 以此 为基 础 建 立 了有 资 源约 束 的 工 期 一 费 用优 化 数 学模 型 。对 解进 行 编码 处 理后 ， 用粒 并 采 子群 算法 对 工 期一 费用 优 化模 型 进 行 求 解 ， 根 据 求得 的最 优 解 来调 整 Ｚ 序 Ｚ 期 ， 终 实现 工 期 一 费 用的 并 － － 最
络 计 划 。 目前 ， 多 学 者 对 工 期 一 费 用 优 化 问 题 进 众
的指 导作 用是显见 的 。但 多数模型 的构建都 只考虑 了在关键 路线上 的工 序 压缩 情况 ， 而忽 略 了次关 键 路线对工 期压缩 的重要 影 响 。在工 期压 缩 过程 中 ， 当压 缩量大 到一定 程度 时 ， 网络 中就会 产 生新 的关 键路 线 ； 果继 续 增 大 压 缩 量 ， 总 工 期 不会 再 缩 如 则
基于粒子群算法的项目群网络计划资源优化研究
式中：d=1,2,3…n，为当前搜索空间；k 为迭代次数。pid 为 每个粒子在当前搜索区间所达到的自身最优解。pgd 为所有粒 子在当前搜索区间所达到的粒子群全局最优解，最终输出的pg 即为所求最优方案。c1 和c2 为个体极值及全局极值的加速度系 数，通常设c1=c2=2。w 为惯性权重，通常取值范围为{0.8，1.2}， 若值较大，有利于粒子群全局搜索，反之有利于局部搜索，当 ω=1 为标准PSO 算法。 1.2 粒子群算法改进
本文按期完工概率50% 为基准，假设工程项目群中项目i 第j 工序的期望工期tiej、期望成本Ciej，各工序的乐观时间tioj 、悲观 时间tipj ，最可能耗时timj ，则依据传统PERT 及柯布- 道格拉斯生 产函数可推导项目群管理的目标函数，即工期Xij 与项目群总成 本消耗GC 的关系函数如5 所示：
从宏观角度看，受综合技术水平、装备能力及组织管理能 力制约，项目群各工序类似于一个生产过程；工程总量固定前
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2019年5月
提下，投入不同的生产要素组合，将产生不同的工序成本，并直 接影响生产效率。为此，各工序的成本消耗与工期关系可用生 产函数描述，其中比较经典的是数学家柯布(C.W.Cobb) 和经济 学家道格拉斯(PaulH.Douglas) 于20 世纪30 年代提出来的柯布道格拉斯生产函数。
(3)Lovbjerg 等人则将遗传算法中的交叉复制概念引入 PSO 算法，首先赋予每个粒子唯一的杂交概率；然后，在每次迭 代过程中，依据杂交概念选取粒子，并将被选粒子两两杂交，产
基于改进粒子群算法的供电网络优化管理研究
（ ｏ８＋ ｉ ￣ ＝ Ｇ ｃｓ 曰 ｓｎ ）０ Ｓ ，Ｇ ｓ ３＋ ｏｔ ）０ （ ｉ 曰 ｃｓ ＝ ｗ ｓ
（） ２ （） ３
Ｊ ＝ １
ａＱ＝ Ｇ Ｑ — Ｌ ；Ｑ ｆ ａ Ｑ ｌ ｌ ＋ —
流模 型进行求解 ； 文献［】 出了一种采用 内点割平 面法 求解混 ５提 式 中， 为节点 ｉ Ｑ 上发 电机的无功 出力 ； 、 分别节点 合 整数最优 潮流 的算 法 ， 该方法 简单计 算效 率高 ； 文献 【】 出 ６提 上负荷 的有功和无功功率 ； 为无功补偿 设备的无功出力。 Ｑ 了一种基 于半马尔 可夫决 策过程 的多 步 Ｑ（ 学 习算法 ， ａ） 该算 ２不 等 式 约 束 ． 法不依赖 于对象模 型 ， 能够 处理复 杂 、 非线性 的多 目标最优 潮 （ ） 电机 出力 约束 ： １发 流问题； 文献【采用免疫禁忌混合算法对潮流计算的多 目标进 ７ 】 ≤尸ｉ ｃ ｉ Ｓ ｃ ｓ尸 ∈Ｇ （） ４ ｆ 行模糊优 化 ， 保证 了较高 的整体优化水平 。 根据 上述文献 的相关 分析 ， 了更好 的解 决电力系统 网络 为 口 … Ｑ ｉ Ｇ ｉ Ｇ ｃ Ｇ ≤口 Ｓ Ｅ （） ５ 优化 的非线 性 ， 多约束 ， 目标 问题 ， 多 本文 提出了一种基 于惯 性 式 中 ，ｃ ， ～ 分 别为节 点 ｉ 发 电机有 功出力 的上 下 Ｐ 上 权重 自适 应调整 的粒 子群优化算法 ，以最小 网损 为优 化 目标 ， 限 ； 一 ， 分别 为节点 ｉ 发电机无 功出力的上下限。 Ｑ Ｑ 上 同时考虑节 点电压 的极 限 ，网络 支路 的潮流 限制等非 线性 约 （） ２ 节点电压幅值约束 ： 束， 惯性权 重根据适 应度 函数值 的变化 进行 自适应调 整 ， 得 使 ｓ ｓ ｆ ｉ Ｓ ∈ （） ６ 枷 粒子 搜索方 向的启发式 增强 ， 免陷入 局部最 优解 ， 而求 出 避 从 式 中 ， ， 分别为节点 ｉ ～ 电压 的上下限 。 问 题 的相 对 最 优 解 。
基于改进粒子群算法的微网经济性优化
基于改进粒子群算法的微网经济性优化摘要：研究一种含有微型涡轮机-燃料电池-储能电池混合能源的可再生微网系统，针对不同的分布式电源及储能装置的运行特性建立相应的数学模型，考虑系统的负载需求、与主网交互时购买及销售电的价格等约束条件，建立并网运行成本最优的经济性模型。
根据模型特性选用改进的粒子群优化算法对该非线性系统进行优化，采用分段函数作为惯性权重，并加入单纯形调优法调整粒子，算法在求解大状态空间维数的优化问题时，具有更好的稳定性。
典型算例验证表明，所提经济模型合理，求解算法效果良好。
关键词：微网；分布式电源；粒子群算法；单纯形调优法OperationManagementofaRenewableMicrogridBasedonImprovedParti cleSwarmPENGMing-cheng（HeFeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China）Keywords：microgrid；energymanagement；PSO （Particleswarmoptimization）；simplexevolutionarymethod 分布式电源是一种靠近用电需求侧配置较小的发电机组，一般在几千瓦至几十兆瓦之间，常见的机组有燃料电池、小型燃气轮机、小型光伏发电、小型风力发电等。
具有提高供电可靠性、减少输电损失、增加能源利用率、解决偏远地区供电困难、低成本等优势。
用电需求的增加、环境问题的突出、技术的发展等因素的共同作用使得分布式发电成为新世纪重要的能源选择[1-2]。
然而，大量分布式电源的投入，在带来好处的同时，也给电网的安全运行、电能质量等方面带来了巨大挑战，因此，人们提出了微网的概念。
微网是相对于传统主电网的一个概念，它由分布式电源、电力负载、储能装置以及控制装置按照一定的拓扑结构组成，并通过静态开关与传统主电网相连，既可以与其并网运行，也可以孤岛模式运行，较好的解决了分布式发电给电网带来的种种不良影响[3-5]。
基于优化控制思想的粒子群优化算法改进研究的开题报告
基于优化控制思想的粒子群优化算法改进研究的开题报告标题：基于优化控制思想的粒子群优化算法改进研究一、研究背景及意义优化控制是一种重要的控制策略，旨在通过优化控制算法来实现系统的最优性和鲁棒性。
粒子群优化算法是一种非常有效的优化算法，在实际应用中已经得到广泛的应用，并取得了很好的效果。
然而，传统的粒子群优化算法存在着一些问题，如易陷入局部最优、算法效率低、缺乏鲁棒性等。
因此，对粒子群优化算法进行进一步的改进，提高算法的优化性能和鲁棒性，具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和技术路线本次研究旨在基于优化控制思想，对粒子群优化算法进行改进，提高算法的优化性能和鲁棒性。
具体研究内容包括：1. 对传统的粒子群优化算法进行分析和研究，找出其存在的问题。
2. 提出一种基于优化控制思想的粒子群优化算法改进方案，包括新的群体拓扑结构、粒子位置更新策略等。
3. 设计算例进行仿真实验，对改进后的算法进行性能测试和分析。
4. 分析实验结果，对改进算法的优化性能和鲁棒性进行评价。
技术路线如下：1. 文献调研，了解粒子群优化算法的发展历程、基本原理和应用现状。
2. 分析传统的粒子群优化算法存在的问题，并基于优化控制思想提出改进方案。
3. 编写改进后的算法程序，设计实验，进行仿真实验。
4. 提取实验数据，分析和比较改进算法的优化性能和鲁棒性。
5. 撰写论文，总结研究成果。
三、预期成果与创新点本次研究的预期成果包括：1. 提出一种基于优化控制思想的粒子群优化算法改进方案，能够提高算法的优化性能和鲁棒性。
2. 对改进算法进行性能测试和分析，评价算法的优化性能和鲁棒性。
3. 为优化控制领域的研究提供新的思路和方法。
本次研究的创新点在于：1. 基于优化控制思想对粒子群优化算法进行改进，提高算法的性能和鲁棒性。
2. 提出新的群体拓扑结构和粒子位置更新策略，能够更好地解决局部最优和收敛速度慢等问题。
3. 通过实验数据分析和对比，评价改进算法的性能和鲁棒性，为优化控制领域的研究提供参考。
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Ａ ｓ ａｔ ｂｔ ｃ ｒ
Ａ ｍ ｄｆ ｄｐｒｃｅｓａｌ ｏｔ ｉ ｔｎ（ Ｓ ｏ ｉｅ ａｔｌ ｗ ｒ ｐ ｍｚ ｉ ＭＰ Ｏ）ａｇｌｈ ａ ｒ ｏｅ ｏｓｌ ｅｐｏｌｍ ｏ ｍ —ｏｔ ｐｉ ｚｔ ｎｏ ｅ— ｉ ｉ ｎ ｉ ａｏ ｌｏ ｔ ｗ ｓｐｏ ｓｄｔ ｏｖ ｔ ｒｂｅ ｆ ｉｅｃｓ ｏ ｔ ａｏ ｆ ｔ ＇ｍ ｉ ｐ ｅｈ ｔ ｍｉ ｉ ｎ
０ 引 言
粒子群优化算法（ Ｓ 是 Ｋ ｎｅｙ和 Ｅ ｅｈｒ受 鸟群觅食 Ｐ Ｏ） ｅｎｄ ｂｒａｔ
： ＝ ＋０ ． （） ２ 其 中 ， 是 惯 性权 重 因 子 ， 习 因子 ｃ 和 ｃ 是 非 负 常 数 ， 和 ／ 学 。 ： ＇ ２
是两个独立的介 于［ １ 之 间的随机数 ；表示进化代数 。 Ｏ，］ ｔ
的学习规律 ， 更有利于粒子发现 问题 的全局最优解。最后将该方法用于 Ｐ Ｒ Ｅ Ｔ网络工期一 费用模 型求解 ， 字仿 真表 明 了算 法的有 数
关键词
粒子群算 法 改进 粒子群算 法 工期一 费用优化
ＡＰＰＬＹＩ ＮＧ Ｍ ＰＲＯＶＥＤ Ｉ ＰＡＲＴＩ ＣＬＥ Ｗ ＡＲＭ ＰｒＩ Ｉ Ｓ Ｏ Ｉ Ｔ ＺＡＴＩ ＇ ＯＮ
ｌ ｍｓｏ Ｅ Ｔ ｎ ｔ ｏ ｋ ｐａ ｓ ｎ ｍｅ ｃ ｌｓｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓａ ｄ ｅｆ ｉｎ ｙ ｏ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ． ｅ ｆＰ Ｒ ｅｗ ｒ ｌ ｎ ， ｕ ｒ ａ ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｆ ｃ ｉ ｎ ｓ ｎ ｆ ｃｅ ｃ ｆｔ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｏ ｓ ｖ ｉ ｈ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｐ ｒｉｌ ｗ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ａｔ ｅｓ ａ ｍ ｐｉ ａｉ ｌ ｏ ｔ ｍ Ｉ ｒ ｖ ｄ ｐ ｒ ｃｅ Ｓ ａ］ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ Ｔ ｍｅ ｃ ｓ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｃ ｍｉ ｏ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｔ ｌ Ｗ １Ｉｏ ｔ ｉ Ｉ ｍｉａｉ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｉ ｉ ｏ ｔ ｐｉ ａｉ ｍｉ ｏ
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ＭｅｇＪ ｎｉ ｇ Ｙ ｎ ａ Ｐ ｎ ｈ ｎｉ ｇ Ｚ ａ ｇＪ ｎｗ ｉ ｎ ｉ ｌ ｎ ａ ｇＫ ｉ ａｇＣ ｕｊ ｎ ｈ ｎ ｉ ｇ ｅ ａ ａ ａ ａ
ｗ ｒ ｌｎ ．ｎ ｔｅｉ ｒｖ ｌ ｈ ｓｂ ｅ ｎｒｄ ｃ ｄ Ｔ ｉ ｋｎ ｆ ｔｄ ｅ ａ ｉｒａｃ ｒｓ ｏｋ ｐａ ｓ Ｉ ｈ ｍｐｏ ｅ ｌｏ ｈ ｔｅｃｏ ｅａｉ ｃ ａ ｉｍ ｍｏ ｇｉｄｖｄ ａｓ ａ ｅｎ ｉｔ ｕ ｅ ． ｈｓ ｉｄ ｏ ｕ ｙｂ ｈ ｖｏ ｃｏｄ ｉ ｖ ｏ ｓ ｗ ｔ ｈ ｉｌｇｃｌｎ ｔｒｌｌｗ ｅｅ ｒ ａ ｄｆｒ ｅｍｏｅｈ ｌｓｔ ｎ ｉ ｌｂ ｌ ｐｉ ｍ ｏｕｉｎ Ｆ ｒｓｌｉｇｔ —ｏｔｏ ｔ ｚｔ ｎｐｏ － ｉ ｔｅ ｂｏｏｉａ ａｕａ ａ ｖ ｎ ｍｏｅ，ｎ ｕｔ ｒ ｒ ｅｐ ｏｆ ｄｔｅ ｇｏ ａ ｔ ｈ ｈ ｉ ｌ ｏ ｍｕ ｓｌｔ ． ｏ ｏｖｎ ｉ ｃ ｓ ｐｉ ａｉ ｒｂ ｏ ｍｅ ｍｉ ｏ
成为优化领域新 的研究热 点之一 。 成为一种重要的优化工具 ， 并 成功应用于 函数优化 、 模糊系统控制 、 网络训练和 电力 系统 神经 无功优化等领域 。 施工 网络计划优化的工期 一 费用优化问题就是以最少 费用
压缩工期 的优化问题 。工期 一费用优化 常用 的方法 有渐进法 、
基 于 改进 粒 子 群 算 法 的 网络 计 划 工 期— — 费 用优 化
孟建良 杨 楷 庞春江 张江维
（ 华北电力大学计算机科学 与技术学 院 河北 保定 ０ １ ３ ７０ ） ０
摘 要
效性。
本文提 出了一种改进粒子群优化算法。在进 化 中增加 了个体 间的协作机 制， 种改进后 的学 习行 为更 符合 自然界 生物 这
（ｃｏｌｆＣｍ ｕ ｒ ｃ ｍｅａｔ Ｔｃｎｌ ｙ，ｏｔ ｈｎ ｌ ｔｃＰ ｗｒＵ ｉｒｔ Ｂ ｏｉｇＨ ｂｉ ７ ０３。ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｒ ｅｈ ｏ ｇ Ｎ ｒ Ｃ ｉ Ｅｅ ｒ ｏ ｅ ｎ ｅｉ ａｄｎ ｅｅ ０ １０ Ｃ ｉａ ｏ ｅＳ ｅ ｄ ｏ ｈ ａ ｃｉ ｖ ｓｙ，
１２ 改进 的粒子 群算 法 ．
在基本 的 Ｐ Ｏ中， Ｓ 每个粒 子根 据 自身的个体极 值和全局极 值两个 垃更新 自己的速 度和位置 ， 粒子 由于受全 局极值 的影 各 响， 很快收敛到全局极值 附近。粒 子在搜索 过程 中没有考虑 除
启发 ， １９ 于 ９ ５年提出的一 种群体 智能优化 算法… 。 目前 。 已 它
维普资讯
第２ ３卷 第 ２期
２０ ０ ６年 ２月
计算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｒ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｗａ ｅ
Ｖ １ ２ Ｎｏ ２ ｏ ． ３， ．
Ｆｂ２ｏ ｅ．ｏ６
自身和全局最优个体之外的其它粒子所包含的信息。粒子在搜
索中对其他区域 开采不够 。在 实际 的生物进 化 中， 个体除 了总 结 自身的实践经验 和向最优个 体的学 习之外 。 也常 常模拟其他 同伴 的行 为 ， 三人行 ， 有我师 ” “ 必 正是这 个道 理。尤其 在进 化 的初 期 ， 这种模拟行为应处于主导地位 。 本文 正是基于上述思想对算法进 行了改进 ： 在进化的初期 ， 粒 子 以较大的概率 向种 群中的其 他粒 子的个 体最优学 习 ， 而在