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@ a本书阐述了优化理论的相关内容, 然后对智能优化算法进行综述, 并重点介绍了粒子群优化算法与和声搜索算法。其次, 将局部寻优能力较好的变尺度法与粒子群算法结合, 提出了基于变尺度的粒子群优化算法, 同时将其应用于非线性方程组的求解。然后, 将改进后的算法应用于偏微分方程的求解中, 将传统的有限差分法进行改进, 并与改进后的粒子群算法进行结合求解偏微分方程, 通过数值算例对其进行验证。再次, 将和声搜索算法与局部搜索能力较好的变尺度法相结合, 提出了基于变尺度的和声搜索算法。通过数值实验验证改进后的算法寻优能力较强, 鲁棒性较好, 而且方法容易实现。最后, 探讨了将微分方程转化为变分问题的方法, 将求解微分方程的权余量方法与标准粒子群算法进行结合, 提出了一种新的求解优化问题的方法。
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一类智能优化算法的改进及应用研究= Improvement and application of several intelligent optimization algorithms/齐微著.-北京：中国经济出版社，2020.12(2024.06第2次印刷) 176页：图；24cm ISBN 978-7-5136-6326-7：CNY69.80 本书阐述了优化理论的相关内容, 然后对智能优化算法进行综述, 并重点介绍了粒子群优化算法与和声搜索算法。其次, 将局部寻优能力较好的变尺度法与粒子群算法结合, 提出了基于变尺度的粒子群优化算法, 同时将其应用于非线性方程组的求解。然后, 将改进后的算法应用于偏微分方程的求解中, 将传统的有限差分法进行改进, 并与改进后的粒子群算法进行结合求解偏微分方程, 通过数值算例对其进行验证。再次, 将和声搜索算法与局部搜索能力较好的变尺度法相结合, 提出了基于变尺度的和声搜索算法。通过数值实验验证改进后的算法寻优能力较强, 鲁棒性较好, 而且方法容易实现。最后, 探讨了将微分方程转化为变分问题的方法, 将求解微分方程的权余量方法与标准粒子群算法进行结合, 提出了一种新的求解优化问题的方法。 ●
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