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。

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说明：2017年研究生数学建模竞赛C题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

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...

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说明：应用背景和声搜索算法（HS）是相对最近的元启发式算法，优化 ；方法的灵感来自音乐的即兴创作过程中的自然现象。关键技术尽管它的成功，和声搜索算法的主要缺点是包含在其趋势 ；过早收敛由于其贪婪的选择方法。这可能 ；使和声搜索算法陷入局部最优解，而 ；由于搜索空间的有限的探索。大洪水算法 ；是一种局部搜索...

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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。

说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

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说明：应用背景K-均值聚类，是一种方法，矢量量化，最初是从信号处理，这是流行的，聚类分析，数据挖掘，K-均值聚类的目的是和分区和，观察到的，其中每个观察属于集群与最近的和平均，服务为一个和原型的集群。这个结果在一个分区的数据空间为 ；Voronoi单元关键技术•特别是在使用启发式的方法时，如劳埃德的算法是...

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说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：应用背景由于需要正确的疾病分析，先生，图像分割，直到现在仍然是一个具有挑战性的问题，特别是在随机噪声的存在。 ；一个新的元启发式算法的脑部MR图像分割， ；为改进蛙跳算法 ；（MSFLA），基于混合蛙跳 技术；蛙跳算法（SFLA）提出。关键技术图像分割在医学图像的理解和解释中起着非常重要的作用。它使...

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说明：D2D（Device to Device）资源分配Matlab程序，启发式算法，最优化算法，随机算法进行比较，仿真