求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明:与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。

基于微粒群算法的多目标离散物流选址问题

研究多目标离散物流选址问题,根据所提问题的特点,建立模型,并根据模型的特点设计了一个有效的微粒群优化算法.最后通过实例验证了算法的有效性.

微粒群算法在多物流选址中的应用

物流中心的选址是企业的一项重要战略决策,不仅影响到原材料和成品的运输费用,也会影响顾客服务水平和对顾客需求的响应速度,选择合理的物流中心对降低运营成本提高企业的竞争力有很重要的作用。文章研究带约束条件的多物流选址问题,根据所提问题的特点,建立模型,并根据模型维数较大、约束域狭小的特点设计了一个与表上作业法相结合的改进微粒群优化算法(TM-PSO)。最后通过实例验证了模型的可行性及算法的有效性。

基于Powell算法的改进微粒群算法

提出一种与Powell算法相结合的新型改进微粒群算法——Powell-PSO.改进算法将粒子的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将标准微粒群算法的速度公式加以改进进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代粒子作为Powell算法的初始点,让Powell算法与PSO算法交替进行.这样既克服了微粒群算法陷入局优的缺点,也大大提高了算法的求解精度,同时提高了收敛速度并保持了微粒的多样性.仿真结果表明:与标准微粒群算法相比,Powell-PSO具有较高求解精度和较强寻优能力,并且不论是对单峰还是多峰函数都能取得较好的优化效果.

新式剖宫产术140例临床分析

1资料与方法1.1临床资料：年龄最小21岁,最大38岁。产次：初产妇117例,占83%,经产妇33例,占17%。手术指征：头盆不称54例占38.57%,胎儿宫内窘迫32例占22.86%,臀足位16例占11.43%,高龄初产妇5例占3.57%,剖宫产史12例占8.57%。重度妊高征8例占5.7l%,妊娠合并症6例占4.9%,社会因素7例占5%。

早吸吮对产褥早期母婴的影响

1资料与方法 1.1资料来源：本院2005年3月至2010年3月正常分娩的属生理产科的母婴。1.2方法：从2005年3月至2010年3月间在我科正常分娩已行早吸吮的母婴中随机抽取70对作为实验组。将因各种原因未行早吸吮的70对作为对照组，采取直接填写调查表方式。