1、“.....称之为粒子群优化算法。 算法的基本原理源于对鸟群捕食行为的仿真。与算法类似，算法是 种基于群智能方法的优化技术，同时还与类似，是种基于进化的优化工具。 在算法中，系统初始化为群随机粒子代表问题的组随机解，通过迭代来 搜寻最优值，但是并没有所使用的交叉以及变异算子，而是通过粒子在解空间 中追随最优的粒子进行搜索。与比较，算法的优势在于简单易于实现同时 又有深刻的智能背景，既适合科学研究，又特别适合工程应用。因此，算法 提出，立刻引起了演化计算等领域的学者们的广泛关注......”。

2、“.....形成了个研究热点。 粒子群算法的应用现状 实际应用方面，粒子群优化算法已经在优化问题求解电力系统计算机 控制等诸多领域得到了成功应用，下面是些具体应用。 经典优化问题求解 组合优化。旅行商问题是类经典的组合优化问题，继蚁群算法之后 粒子群算法通过定的改进或变形也已经成功用于问题的求解。粒子群算法已被美国家公司用于将各种生物化学成分 进行优化组合，进而人工合成微生物。了上述应用领域外......”。

3、“.....考虑到装夹安放搬运等要 求，连杆大小头的厚度相等基本尺寸相同 在连杆小头的顶端设有油孔或者油槽，发动机工作时，依靠曲轴的高速转动，把 汽缸体下部的润滑油飞溅到小头顶端的油孔内，以润滑连杆小头铜衬套与活塞之间的摆 动运动副。 平面加工 两端面 大头两端面间的尺寸公差等级为......”。

4、“.....表面粗糙度不大于 凸块值 大头凸块两侧面拉表面保证 体和盖的分开面表面粗糙度保证位置尺寸 小头凸块平面拉表面保证 轴瓦锁口槽 铣保证尺寸保证尺寸的值为 孔加工 大头孔扩粗镗精镗达尺寸寸相同 在连杆小头的顶端设有油孔或者油槽，发动机工作时，依靠曲轴的高速转动，把 汽缸体下部面对称分布在连杆中截面的两侧。考虑到装夹安放搬运等要 求，连杆大小头的厚度相等基本尺 连杆部件的大小头两端设置去不平衡质量的凸块，比便在称后切除不平衡质量。经常性监督，每月次阶段性监督，每季度次。，特殊情况，随时组织监督。，监督报告项目监督评价管理小组对阶段性监督检查结果向有关部门提交监督报告。，内容包括项目阶段性进度，实施过程存在问题及改进措施，实施计划不足之处及修改建议等。，实施进度和计划完成情况以表格形式反映，表格应包括计划量完成量和未完成主要原因等。，第十章项目实施效益分析本项目实施单位为公益事业单位......”。

5、“.....无直接经济效益项目实施后社会效益学校办学条件将得到空前改善，现实困难能得到根本解决，为学校实现全员寄宿制管理，全面实施素质教育，提高育人质量，提升办学水平奠定了良好物质基础......”。

6、“.....比汽油制烯烃更为清洁，庘水基本零排放，庘弃固体可回收，庘弃主要是事氧化碳，但是含量丌大，在环境保护要求范围内。，对当地经济发展在陕西返样癿产煤大省，収展巟业能够提升输出产品癿价值，对当地绊济作出贡献。，经测算......”。

7、“.....，财务分析盈利能力分析利润及分配逐年利润及分配测算见附表。，年均主要数据如下年均利润总额万元年均所得税万元年均税后利润万元投资利税率投资利润率及资本金利润率本项目投资利税率，投资利润率，资本金利润率。，现金流量测算及评价指标全投资财务现金流量见附表。，自有资金现金流量见附表。，通过现金流量表可测算出如下指标指标名称所得税前所得税后关重要。，数字摄影测量工作站读点精度，在图像分辨率情况下，读点高程精度般不大于相对航高，当相对航高为时高程读点精度即为，很显然不能满足平坦地区测图。，作业员在立体模型测图中，观测读点精度和地貌表示是决定地形图精度重要组成部分。，从事航测工作人都知道，航测成图与外业检测比对结果往往都是内业高程偏高，外业偏低现象。，从立体测量来分动态投资回收期偏长该项目动态投资回收期为年，目前房地产行业平均动态投资回收期为年。，从房地产投资开发角度......”。

8、“.....因此市场预期复杂多变，而且资金需求巨大，投资回报率偏低投资回收期偏长，不是理想投资选择但考虑该项目，有定市场发展潜力，而且作为城市重要组成部分，具有重大社会意义，如果能与政府协商争取优惠扶持，则有望实现经济效益和社会效益双丰收。，第五部分关于投资度假会议中心优惠政策建议建议政府从总体城市社会经济发展大局，创新经营城市开发建设城市新区，不但可以拓展城市发展空间完善城市功能重塑城市定位提升城市品位优化城市„ 模具压力中心的确定„„„„„„„„„„„„ 工作零件刃口尺寸计算„„„„„„„„„„„ 第四节主要零部件的确定„„„„„„„„„„„„„„„ 工作零件的结构设计„„„„„„„„„„„„ 凹模的设计„„„„„„„„„„„„„„„„ 冲孔凸模的设计„„„„„„„„„„„„„„ 凸凹模的设计„„„„„„„„„„„„„„„ 种解决优化问题的通用方法，称之为粒子群优化算法。 算法的基本原理源于对鸟群捕食行为的仿真......”。

9、“.....算法是 种基于群智能方法的优化技术，同时还与类似，是种基于进化的优化工具。 在算法中，系统初始化为群随机粒子代表问题的组随机解，通过迭代来 搜寻最优值，但是并没有所使用的交叉以及变异算子，而是通过粒子在解空间 中追随最优的粒子进行搜索。与比较，算法的优势在于简单易于实现同时 又有深刻的智能背景，既适合科学研究，又特别适合工程应用。因此，算法 提出，立刻引起了演化计算等领域的学者们的广泛关注，并在短短的几年时间里 出现大量的研究成果，形成了个研究热点。 粒子群算法的应用现状 实际应用方面，粒子群优化算法已经在优化问题求解电力系统计算机 控制等诸多领域得到了成功应用，下面是些具体应用。 经典优化问题求解 组合优化。旅行商问题是类经典的组合优化问题，继蚁群算法之后 粒子群算法通过定的改进或变形也已经成功用于问题的求解。粒子群算法已被美国家公司用于将各种生物化学成分 进行优化组合，进而人工合成微生物......”。