目的 经典的人眼注视点预测模型通常采用跳跃连接的方式融合高、低层次特征，容易导致不同层级之间特征的重要性难以权衡，且没有考虑......

针对微粒群算法(particle swarm optimization)收敛速度慢和早熟收敛的问题,提出一种基于二级搜索(Two steps search)和高斯学习(G......

针对标准粒子群(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出一种基于速度扰动的高斯学习粒子群优化算法(PGPSO).新算法......

针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题，提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）．该方......

为了克服粒子群优化算法在复杂优化问题上易出现早熟收敛、多样性缺失等问题，提出了自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法。该方法......

为克服粒子群在解决多峰函数复杂问题时存在收敛速度慢和极易陷入局部最优值的缺点,提出了一种基于高斯学习多峰延迟粒子群混合算......

针对云计算基础设施即服务（Iaa S）中的虚拟机部署问题,提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的部署策略。由于PSO算法在处理虚拟机部署这类......

针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值......

针对粒子群算法在处理多峰复杂问题时,收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,提出一种高斯反向学习粒子群优化算法（GOL-PSO）.针对历史......