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要求对粒子群算法的国内外研究现状进行系统综述，指出其存在问题，提出自己的观点。对目前的各种改进算法进行系统研究和分析，提出改进策略并设计相应的算法在MATLAB中实现。-Particle Swarm Optimization called for research at home and abroad to carry out systematic reviews, pointing out that the question of its existence, its own point of
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某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒
群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法
的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几
个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
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基本用于评价遗传算法、粒子群算法等优化算法的评价函数，非常实用-Basic evaluation function optimization algorithm for the evaluation of genetic algorithms, particle swarm optimization, very practical
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机器视觉应用于各个领域。当前学术界和工业界在目标跟踪方面开展了大量工作，重点研究的算法有MeanShift跟踪算法、基于在线的booting的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算法等等。对于这些算法的研究已经取得了一定的成果，但是随着视觉跟踪应用的扩大，其跟踪效果已经不能满足需求，一次当前有研究出了新的算法以满足发展需要，其中具有代表性的跟踪算法就是TLD(Tracking Learning Detector)目标跟踪算法。-Machine vision applied to
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微粒群算法应用的一个例子，包括算法的思想，解决问题的方法和步骤的说明-An example of the particle swarm optimization applications, including algorithms ideas, methods and steps to solve the problem
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用遗传算法和粒子群算法实现对函数的最大值的寻找，并且比较两者算法的性能好坏，通过运行时间，迭代次数等来判断-The genetic algorithm and particle swarm algorithm are used to find the maximum value of the function, and the performance of the two algorithms is compared. The running time and the number of ite
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