微粒群智能算法的仿真研究 源代码

,focusingonasinglefactoranalysisofvariance,analysisoftheparticleswarmoptimizationalgorithmintheinertiaweight,accelerationfactorsettingthebasicpropertiesofthealgorithmtheimpactoftheexperienceofthealgorithmgivenparametersetting.Finally,itsfutureresearchedandprospectsareproposed.源自[六\维$论*文|网(加7位QQ3249`114 Keyword:Particleswarmoptimization;Parameter;Optimalsolution 目录摘要2 Abstract3 第一章绪论5 1.1课题的目的与意义5 1.2国内外研究现状与水平6: 像这样的分布式系统需要更强的灵活性和适应性,为了应对随着时间的推移而不断变化的需求。然而,他们被构造的方式通常是很死板,很集中的。这是因为有这一些原因: 在系统中需要准确的控制运算。把什么放在第一位需要一个精确的定义。这是一个过去的方法曾构建于传统的系统。然而集中地、自上而下的控制导致了一些技术问题,和由于未能适应环境的变化而造成的实质性的后果这种集中控制在自然世界中有着强烈的对比。自然系统在不同的层次中具有的特点很大程度的复杂性。这种复杂性意味着自然系统的行为可能会出现不可预知性和不精确性,同时生物和生态系统中他们发现有大幅度的应变能力。弹性系统的例子包括社会昆虫殖民地,哺乳动物的神经系统以及温带地区的群落。这样的弹性系统有几个一个 5.适应性原则(AdaptabilityPrinciple),在所需代价不太高的情况下,群体能够在适当的时候改变自身的行为。