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改进型粒子群算法解决多维背包问题
微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术.将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO).算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验.实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好.郝春梅,吴波 - 微电子学与计算机文章来源： 万方数据 -
并行免疫离散粒子群优化算法求解背包问题
针对离散变量的优化问题,提出了一种改进的二进制混合粒子群优化算法(MHBPSO).MHBPSO算法利用生物免疫机理和并行运算原理简化算法结构,并针对后期可能出现局部收敛、停滞的问题,从保持粒子群位置的多样性入手,引入了鲶鱼效应和交叉变异操作.仿真实验比较了几种成熟的离散优化算法在解决典型0-1背包问题时的性能.结果表明MHBPSO算法结构简单、收敛速度快、全局寻优能力强,是一种解决离散优化问题的有效方法.姜伟,王宏力,何星,陆敬辉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
还你一个初恋
人物爷爷奶奶孙女[幕起,孙女背背包上.孙女你说怪不?爷爷奶奶闹离婚,我爸让我做调解人.说怪也不怪,我们家呀,我听我爸的,我爸听他爸的,他爸听我的!爷爷、奶奶-[爷爷、奶奶内应:来啦!从舞台两侧气鼓鼓地分上,行至舞台正中怒目相对,转身欲走.孙女站住.张自胜 - 当代戏剧文章来源： 万方数据
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