1、“.....大多数基本上采用种策略对其改进，要么与其他算法结合，要么加入变异操作，同时采用两种策略的混合算法较少。因此，本文提出了种新的改进策略将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异操作同时结合到算法中。通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。个体的适应度函数定义为其中，为各样本到各自聚类中采用镶嵌橡胶,摩擦系数可达,因此它有足够的力量带动工件前进,为了有足够刚性和韧度动力轮数为,轴承内径为滚动轴承,动力轮直径为工件的径向定位动力轮机床占地长度,减少工件因加工快速装卸工件的时间......”。

2、“.....确保加工中的正常进给共采用七组动力滚轮在范围内同时带动工件前进传动动力源为套马力机械无级调速装臵,用户提出需求加工典型零件而设计的,它与传统的组合铣不同而创新的套特殊结构,但它完成能满足加工的需要,祥见图,现简述如下进给系统采用动力轮带动工件进给实现加工本方案针对被加工工件最长米减少这样能达到机械加工时间的要求二是缩短装卸料时间本方案采用连续加工方案基本可置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新,根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。本课题算法是在文献的基础上作的改进。首先在第步，更新位置时将其限制在内，其他的改进如下改进方法先用均值算法作快速分类，其结果作为其中个粒子结果，并在第步后面对粒子进行交叉变异操作，其他步骤同上，此方法称为。改进方法采用均值算法的思想，在第步后面，在新的分类基础上重新计算新的聚类中心......”。

3、“.....则舍弃，否则更新为当前的位置，且在第步后面对粒子进行交叉变异操作，此方法称为。改进方法综合改进方法和方法，此方法称为。仿真实验在以为操作系统的兔子的狼后来把兔子跟丢了，但是后来又被其他的狼发现的情况，所以只有整个狼群的合作才能以最快的速度抓到那只兔子。粒子群算法就从生物种群的这种行为特性中得到启发并用于求解优化问题的。若我们把个优化问题看作是群饥饿的狼，优化问题的最优解看作兔子，那么在粒子群算法中，狼就是在解空间中进行搜索的粒子。这里的粒子是没有质量和体积，只有调整本身状态的速度和加速度的个折衷概念。而群是来自于人工生命的概念,。因此粒子群算法也可被看作是对简化了的人类社会或者动物群体活动的计算机模拟，信息共享机制是推动算法运行的主要机制，也是算法中最重要的部分。在搜索空间中每个粒子都以定的速度移动，并且这个速度是用同伴的移动经验和自己的移动经验来动态调整的......”。

4、“.....每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。其他参数的介绍见第部分......”。

5、“.....在本课题算法中还加入了最大位置。惯性权重系数惯性权重系数是用前面的速度来控制当前速度的影响，较大的可以加强的全局搜索能力，而较小的能加强的局部搜索能力。目前普遍采用的是将设置为从到线性下降的方法，这种方法可使得在开始时在较大的区域内探索，较快地定位最优解的大致位置，随着逐渐减小，粒子速度减慢，开始进行精细的局部搜索。学习因子学习因子也称加速度系数和分别调节粒子向全局最优粒子和个体最优粒子方向飞行的最大步长。若太小，则粒子可能远离目标区域若太大则可能导致粒子忽然向目标区域飞去或飞过目标区域。合适的和可以加快收敛且不易陷入局部最优，目前大多数文献均采用。但文献分析指出，令，能使算法具有更好的收敛性能。最大速度引入最大速度的实际上是对粒子的全局搜索能力和局部搜索能力的种平衡。越大，则粒子的飞行速度越高，从而可以对整个空间进行有效的搜索越小，则粒子的飞行速度越低，从而可以对局部区域进行更加有效的搜索......”。

6、“.....总治理面积平方米合计亩。道路建设规模文华路文华路西起西径大道，东至文昌路，全长米，道路红线宽米。济发展，发挥区位优势，具有不可估量的作用。项目的建设是十分必要的。有利条件。综上所述，该项目的建设对于提升项目区域周边土地价值改善市环境与投资环境，拉动经济发展，发挥区位优势，具有不可估量的作用。项目的建设是十分必要的。项目建设规模和内容该项目将对郑焦城际铁路城郊段进行拆迁平整，拆迁面积约万平方米对区域内条道路进行建设，总建设长度米对区域内宗地块进行综合治理，总治理面积平方米合计亩。道路建设规模文华路文华路西起西径大道，东敛局部寻优能力较差等。纵观各种与算法而生成。论文网图普通用户管理模块为了安全和出现意外的考虑，需按时备份数据库，在需要时再还原数据库。备份数据库是需要输入备份的路径，要注意的是这里的路径为相对路径。如可以在备份目录中输入......”。

7、“.....要还原数据库，在数据库相对路径中输入即可。空间占用方便教务处了解站点内容的空间详细使用情况，更方便进行磁盘管理。空间使用情况用百分比横条显示，直观形象。总而言之，本系统的网络考试，包括题库管理试卷管理考试管理成绩管理用户管理及其他功能模块共六大部分。本系统在最终的完成后具备了如下特点采用先进的三层分布式结构，以地址为基础，不用考虑防火墙和路由问题本考试系统提供服务器端和客户端应用服务器端是个独立的应用服务器，可以在线监视上线人数，上线考生，及考生相关信息考号，姓名，任课教师，地址必要时可同时可架设多个独立应用服务器写入同数据库，缓和网络速度问题，真正体现分布式应用的优点客户端包括学生考试模块和老师管理模块，两个模块相对独立每个考生考试时独立考试时间，不用同时开考，可随到随考，定时自动交卷。当场得到考试成绩，并记录入服务器端数据库，备查。考试自动选题，每个考生的考题不尽相同，少担心作弊问题......”。

8、“.....甚至可以不需要监考人员。网络客户端超级用户管理模块功能齐全，考试出题，考生查询，考生提问在线聊天室等阅卷人速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。评价的。每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的......”。

9、“.....每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。其......”。