建立了该问题的数学模型,并提出了混合粒子群算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)的工程实现方法,采用量子粒子群算法解决机组方案的确立,并采用粒子群算法求解负荷经济分配。
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二进制混合粒子群算法 BHPSO
采用混合粒子群算法 Hybrid Particle Swarm Optimization ; HPSO
改进的混合粒子群算法 Improved hybrid PSO ; IHPSO
免疫混合粒子群算法 immune hybrid particle swarm optimization ; IH-PSO
和混合粒子群算法 H-PSO ; Hybrid Particle Swarm Optimization
混合粒子群优化算法 hybrid particle swarm optimization algorithm ; Hybrid Particle Swarm Optimization ; DHHPSO ; HPSO
混合粒子群遗传算法 HGAPSO
混合量子粒子群算法 HQPSO
混合搜索粒子群算法 mixed search particle-swarm optimization algorithm
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在此基础上，进一步提出了混合粒子群算法和速度变异粒子群算法两种改进算法提高优化性能。
For improving the predicting results, two improved PSO algorithm are presented also in this paper: Velocity Mutation PSO and hybrid PSO.
该文针对机组组合问题，提出了一种新的混合粒子群优化算法。
This paper proposes a new hybrid particle swarm optimization method for unit commitment problem.
提出了一种新颖的基于粒子群优化和多级检测的混合算法的多用户检测器。
A novel hybrid algorithm approach that employs a particle swarm optimization (PSO) and a multistage detection for the multiuser detection problem (PSOMSD) is proposed.
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