粒子群算法综述论文
问：利用粒子群算法写论文一定要改进吗
- 答：对于论文，首先就是要有创新点，或者实际应用。不改进就是别人的东西，改进了就是你自己的了。建议模仿别人的混合其他算法或者改进参数，或者参数自动生成等。这样有了改进的东西的论文才有创新点。
问：粒子群算法及其应用
- 答：既然是数学系的，可以考虑从粒子群算法的收敛性证明和分布性检验方面着手，偏理论性的证明，这方面比较欠缺，有点类似于高楼地基不稳，大家却在上面继续垒
可以参考遗传算法的模式定理或隐性并行性定理等，如果能够提出关于粒子群算法的定理，应该足够具有挑战性了
还有就是对粒子群算法进行算法融合或改进，然后针对改进的算法进行测试，检验其在函数优化等方面的效能。 - 答：粒子群算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法，现已成为进化算法的一个新的重要分支。全书共分为八章，分别论述了基本粒子群算法和改进粒子群算法的原理，并且详细介绍了粒子群算法在函数优化、图像压缩和基因聚类中的应用，最后给出了粒子群算法的应用综述和相关程序代码。
- 答：遗传算法是一个比较实用的算法，我们公司有需要，如果有学生有兴趣，可以到我们公司实习。
问：粒子群算法的优点
- 答：第一，算法规则简单，容易实现，在工程应用中比较广；第二，收敛速度快，且有很多措施可以避免陷入局部最优；第三，可调参数少，并且对于参数的选择已经有成熟的理论研究成果，见Eberhart的论文。
本文来源: https://www.lw19.cn/article/3aea454eb123c865daf29bef.html