解方程组的单神经元自适应控制微粒群算法

基于微粒群算法解决函数优化问题的优点，提出了使用微粒群算法求解方程组，并给出了求解方程组的通用模型。应用标准微粒群算法求解方程组容易陷入局部极值，导致方程组的解精度不高，并且算法具有较复杂的非线性特性。因此，将微粒群算法作为控制对象，引入单神经元控制器控制算法的惯性权重，将控制器具有的自学习、自适应能力和算法的全局优化特性相结合，用于方程组的求解。实验结果表明，该方法是有效可行的，适合于求解实际工程问题中的高非线性度方程组。     

求解方程组的控制微粒群算法

研究了利用微粒群算法求解大型线性、非线性方程组的问题。并提出了将微粒群算法看作被控对象,引入控制器,利用适应值函数的信息调节惯性权重,以改变动态进化行为,提高算法性能来解决方程组的求解问题。数值实例显示了方法的优越性。     

基于微粒群优化的非线性方程组求解研究

在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。提出了一种求解非线性方程组的通用数值方法。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,通过微粒群优化对其进行求解,最终得到非线性方程组较高精度的解。一系列测试实例显示了该算法在求解非线性方程组时具有简单性、高效性和普适性。     

微粒群算法在求解方程组中的应用

研究了利用微粒群算法求解线性、非线性方程组解的问题。对于线性、非线性方程组可以在指定的搜索区间内获得方程组的实数解。最后在计算机上进行了实验,证明了方法的正确性。     

基于多元最优信息规划的微粒群优化算法

在改进型微粒群优化算法的基础上，考虑到运算初期避免陷入局部寻优的需要，将多元最优信息分布状态知识引入对微粒群的总体运动规划，构造了适于求解高维多峰函数寻优问题的微粒群算法．仿真结果显示，该方法比改进型微粒群算法具有更好的总体寻优特性．     

基于群体多样性反馈控制的自组织微粒群算法

微粒群算法是一种新型的群智能算法,已被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法依然面临着过早收敛问题.为克服算法的早熟问题,提出了自组织微粒群算法.将微粒群体视为自组织系统,引入负反馈机制.群体多样性是影响微粒群算法全局优化性能的关键因素,把群体多样性作为个体微粒可感知的群体动态信息,用于动态调整惯性权重或加速度系数,通过不同的特性参数实现微粒的集聚或分散,使群体维持适当的多样性水平以利于全局搜索.用于复杂函数优化问题的求解,并与其他典型改进算法进行了性能比较.仿真结果表明,基于多样性控制的自组织微粒群算法可以有效避免早熟问题,提高微粒群算法求解复杂函数的全局优化性能.     

求解复杂非线性方程组的新方法

提出了一种求解非线性方程组的数值方法,将求解非线性方程组的解转化为函数优化问题,应用粒子群优化算法求出一个近似解,将此解作为初始猜测值,进一步应用Levenberg-Marquardt（LM）算法求得更高精度的解,提高了时间效率。     

微粒群算法在非线性约束优化中的应用

该文将微粒群算法(PSO)应用于非线性约束优化问题的求解,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法,数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。     

混合微粒群算法在非线性约束优化中的应用

本文将微粒群算法(PSO)与罚函数法结合，提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法，数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。     

摄像机镜头畸变的鲁棒校正方法

针对计算机视觉中的镜头畸变问题,设计一种鲁棒的校正方法.该方法基于空间直线的成像特性来定义畸变测度,通过非线性优化完成畸变校正.采用微粒群全局优化算法,将传统优化方法、标准微粒群算法和基于不同策略的微粒群算法的性能进行对比.实验结果表明,带变异算子基于对位学习的微粒群算法具有较强的鲁棒性,在低噪声下,微粒群算法的校正性能优于传统算法.最后通过不同畸变程度的校正实例验证了所提出方法的有效性.