（对应第二章第一节内容） 2、提出了一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的改进粒子群优化算法（MPSO），并用benchmark函数优化问题验证了算法的有效性，而且利用燃料电池测试系统对PEMFC进行极化特性曲线测试，根据实验结果采用MPSO...
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...本文在此取模块数目N＝2，IPSO 1 中的PSO 为基本粒子群优化算法，IPSO 2 中的PSO为文献［9］中带有惯性 因子的 改进PSO （ MPSO ），整个算法用C++编程实现，并将其用 于预测某些RNA二级结构，测试结果表明该算法的预测结果 具有较高精度。
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主要研究内容如下: 针对粒子群算法搜索精度不佳问题,提出了一种具有局部最优模式的动态调整惯性权重的改进粒子群算法(MPSO),并且将其应用于复杂函数优化问题。
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Results of calculation examples show that the solution of MPSO algorithm possesses more advantages than other algorithms.
算例结果表明本文提出的算法比其他算法更具有优越性。
The MPSO employs local version constriction factor method and global version inertia weight method simultaneously to achieve relatively high performance.
MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。
By means of the idea of parallel search, the detailed procedure of the MPSO algorithm is given for solving vehicle scheduling problem with soft time Windows.
根据多相粒子群并行搜索的思想，给出mpso算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程。
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