说明：这是一个启发式算法，并命名为改进粒子群优化，用于许多问题，例如寻找最佳点，在计算机科学，粒子群优化算法，粒子群优化算法是一种计算方法，优化和优化和解决问题，试图提高一个给定的质量问题，在一个给定的质量指标。它解决了一个问题，有人口的候选解决方案，这里被称为“粒子”，并移动这些粒子周围的“搜索空间”，...
说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题
说明：装箱问题 在装箱问题，对象不同的卷必须挤进有限数量的桶或容器每个的第五卷中将使用的回收箱的数目降至最低的方式。在计算复杂性理论，它是一个组合的 NP 难问题。 还有很多变化的这个问题，如 2D 包装、 线性包装，包装的重量、 包装成本，等等。他们有许多应用程序，例如填满的容器，载货汽车与重量的...
说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...
说明：粒子群优化算法是一种启发式的全局优化方法，也基于群智能优化算法。它来自研究的观点，飞鸟和鱼的羊群运动行为。该算法是广泛应用和迅速发展其易于实施和调整所需的几粒子。本文提出了一种原则的粒子群优化算法的主要思想 ；总结了优点和缺点。
说明：一般来说，桁架设计问题在元启发式的文献中非常流行。其目的是设计一个重量最小，不违反约束的桁架。桁架设计中最重要的问题是约束，包括应力、挠度和屈曲约束。显示此问题的结构参数。