1、“.....而法国数学家则首次 采用最速梯度下降法解决了无约束优化问题。后来针对约束优化问题又提出了 乘数法。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入。但 是，任何科学的进步都要受到历史条件的限制，直到二十世纪四十年代，由于科 学技术突飞猛进的发展，尤其是高速数字计算机日益广泛应用，使得优化问题的 研究不仅成为种迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此，优化理论和算法 迅速发展起来，成为门新的学科。至今已出现线性规划整数规划非线性规 划几何规划动态规划随机规划等许多分支。这些优化技术在实际应用中正 发挥越来越大的作用。 随着人们生存空间的扩大......”。

2、“.....因此，高效的优化算法成为科学工作者的研究目标之。本文研究的 粒子群优化算法,简称是和 源于群体智能和人类认知学习过程而发展的种智能优化算法。它与遗 传算法同属群体优化技术，但比更简单操作更方便。因此， 算法从诞生起，就引起了国内外学者的广泛关注，并掀起了该方法的研究热潮， 且在诸多领域得到了成功应用。但是，的发展历史尚短，在理论基础与应用 推广上都还存在些问题，如早熟，种群单化等，有待于解决。 针对上述的问题，本文通过对算法原理进行分析，在深入理解几种 改进算法的基础上，对存在的问题提出了新的改进方法，并将改进的算法应 用于实际优化问题中。 本文主要通过系列作为工作环境......”。

3、“..... 全文共分五章。第章概述，主要介绍算法研究背景。第二章粒子群优 化算法，主要介绍算法基本原理，简要分析主要缺陷，并介绍几种常 用的改进方法。第三章基于多种群的粒子群优化算法，针对的主要缺苏误,未找到引用源。过零点时，由于式中存在,未找到引用源。 项，不会出现被零除的情形同时分子含有,未找到引用源。项，因此当错 误,未找到引用源。时，滤波器的 , , , , , , , , , , , 前言 优化是个古老的问题，其研究的问题是在众多方案中寻找最优方案。长期以 来，优化问题直受到广泛关注......”。

4、“.....英国 和德国发明的微积分就蕴涵了优化的内容。而法国数学家则首次 采用最速梯度下降法解决了无约束优化问题。后来针对约束优化问题又提出了 乘数法。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入。但 是，任何科学的进步都要受到历史条件的限制，直到二十世纪四十年代，由于科 学技术突飞猛进的发展，尤其是高速数字计算机日益广泛应用，使得优化问题的 研究不仅成为种迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此，优化理论和算法 迅速发展起来，成为门新的学科。至今已出现线性规划整数规划非线性规 划几何规划动态规划随机规划等许多分支。这些优化技术在实际应用中正 发挥越来越大的作用。 随着人们生存空间的扩大......”。

5、“..... , 前言 优化是个古老的问题，其研究的问题是在众多方案中寻找最优方案。长期以 来，优化问题直受到广泛关注,是研究的热点问题。早在世纪，英国 和德国发明的微积分就蕴涵了优化的内容。而法国数学家则首次 采用最速梯度下降法解决了无约束优化问题。后来针对约束优化问题又提出了 乘数法。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入。但 是，任何科学的进步都要受到历史条件的限制，直到二十世纪四十年代，由于科 学技术突飞猛进的发展，尤其是高速数字计算机日益广泛应用，使得优化问题的 研究不仅成为种迫切需要，而且有了求解的有力工具......”。

6、“.....成为门新的学科。至今已出现线性规划整数规划非线性规 划几何规划动态规划随机规划等许多分支。这些优化技术在实际应用中正 发挥越来越大的作用。 随着人们生存空间的扩大,这些常规的优化方法已经无法处理人们所面对的 复杂问题。因此，高效的优化算法成为科学工作者的研究目标之。本文研究的 粒子群优化算法,简称是和 源于群体智能和人类认知学习过程而发展的种智能优化算法。它与遗 传算法同属群体优化技术，但比更简单操作更方便。因此， 算法从诞生起，就引起了国内外学者的广泛关注，并掀起了该方法的研究热 , , , , , , , ......”。

7、“..... , 前言 优化是个古老的问题，其研究的问题是在众多方案中寻找最优方案。长期以 来，优化问题直受到广泛关注,是研究的热点问题。早在世纪，英国 和德国发明的微积分就蕴涵了优化的内容。而法国数学家则首次 采用最速梯度下降法解决了无约束优化问题。后来针对约束优化问题又提出了 乘数法。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入。但 是，任何科学的进步都要受到历史条件的限制，直到二十世纪四十年代，由于科 学技术突飞猛进的发展，尤其是高速数字计算机日益广泛应用，使得优化问题的 研究不仅成为种迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此，优化理论和算法 迅速发展起来......”。

8、“.....至今已出现线性规划整数规划非线性规 划几何规划动态规划随机规划等许多分支。这些优化技术在实际应用中正 发挥越来越大的作用。 随着人们生存空间的扩大,这些常规的优化方法已经无法处理人们所面对的 复杂问题。因此，高效的优化算法成为科学工作者的研究目标之。本文研究的 粒子群优化算法,简称是和 源于群体智能和人类认知学习过程而发展的种智能优化算法。它与遗 传算法同属群体优化技术，但比更简单操作更方便。因此， 算法从诞生起，就引起了国内外学者的广泛关注，并掀起了该方法的研究热潮， 且在诸多领域得到了成功应用。但是，的发展历史尚短，在理论基础与应用 推广上都还存在些问题，如早熟，种群单化等，有待于解决......”。

9、“.....本文通过对算法原理进行分析，在深入理解几种 改进算法的基础上，对存在的问题提出了新的改进方法，并将改进的算法应 用于实际优化问题中。 本文主要通过系列作为工作环境，实现算法以及相应的问题模 拟。 全文共分五章。第章概述，主要介绍算法研究背景。第二章粒子群优 化算法，主要介绍算法基本原理，简要分析主要缺陷，并介绍几种常 用的改进方法。第三章基于多种群的粒子群优化算法，针对的主要缺苏误,未找到引用源。过零点时，由于式中存在,未找到引用源。 项，不会出现被零除的情形同时分子含有,未找到引用源。项，因此当错 误,未找到引用源。时，滤波器的增益恒等于。另外，如果在频谱区信 噪比相当高时......”。