論文寫(xiě)作與發(fā)表動(dòng)畫(huà)PPT市公開(kāi)課一等獎(jiǎng)百校聯(lián)賽優(yōu)質(zhì)課金獎(jiǎng)名師賽課獲獎(jiǎng)?wù)n件

1/18ME板磚輕砸2/18主辦單位：中科院軟件所創(chuàng)刊時(shí)間：

1990年出刊周期：月刊ISSN1000-9825收錄：美國(guó)EI、英國(guó)InspecSA、俄羅斯AJ等國(guó)際主要數(shù)據(jù)庫(kù)一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)算法

——陶新民劉福榮劉玉童智靖3/182023/9/163陶新民：男，安徽蚌埠人，博士，副教授。研究方向：進(jìn)化計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)安全，智能信號(hào)處理一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法

(陶新民劉福榮劉玉童智靖)

(-7第23卷第7期,軟件學(xué)報(bào))4/182023/9/164一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法方法問(wèn)題：顯性方法：顯性問(wèn)題6參考文件5組織4結(jié)構(gòu)3摘要2關(guān)鍵字1解讀題目1.解讀題目5/182023/9/165一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法（問(wèn)題顯性+方法顯性）

以【問(wèn)題】題名檢索2230條統(tǒng)計(jì)6/182023/9/166一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法（問(wèn)題顯性+方法顯性）

以【問(wèn)題】關(guān)鍵詞檢索4183條統(tǒng)計(jì)7/182023/9/167一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法（問(wèn)題顯性+方法顯性）

以[創(chuàng)新點(diǎn)]關(guān)鍵詞檢索恰好只1條統(tǒng)計(jì)8/182023/9/168一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法創(chuàng)新點(diǎn)創(chuàng)新點(diǎn)創(chuàng)新點(diǎn)9/182023/9/169一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview2.關(guān)鍵詞KeywordsView1.粒子群算法2.早熟收斂3.多尺度4.協(xié)同變異5.適應(yīng)度Review1.粒子群優(yōu)化--粒子群算法2.適應(yīng)函數(shù)--適應(yīng)度3.多加了權(quán)重關(guān)鍵詞問(wèn)題類方法類摘要：為了改進(jìn)粒子群算法易早熟收斂、精度低等缺點(diǎn)，提出一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法，并證實(shí)了該算法以概率1收斂到全局最優(yōu)解．算法采取多尺度高斯變異機(jī)制實(shí)現(xiàn)局部解逃逸．在算法早期階段，利用大尺度變異及均勻變異算子實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解空間快速定位；伴隨適應(yīng)值提升，變異尺度隨之降低；最終在算法后期階段，利用小尺度變異算子完成局部準(zhǔn)確解空間搜索．將算法應(yīng)用6個(gè)經(jīng)典復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，并同其它帶變異操作PSO算法比較，結(jié)果表明，該算法在收斂速度及穩(wěn)定性上有顯著提升病癥所在：1.問(wèn)題關(guān)鍵詞欠抽象2.方法關(guān)鍵詞缺乏準(zhǔn)確性-選擇關(guān)鍵詞時(shí)不得用非公知公用專業(yè)術(shù)語(yǔ)及其縮寫(xiě)3.存在冗余;關(guān)鍵詞應(yīng)列出有利于檢索和文件利用其它關(guān)鍵詞10/182023/9/1610一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview3.摘要AbstractView為了改進(jìn)粒子群算法易早熟收斂、精度低等缺點(diǎn)，提出一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法，并證實(shí)了該算法以概率1收斂到全局最優(yōu)解．算法采取多尺度高斯變異機(jī)制實(shí)現(xiàn)局部解逃逸．在算法早期階段，利用大尺度變異及均勻變異算子實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解空間快速定位；伴隨適應(yīng)值提升，變異尺度隨之降低；最終在算法后期階段，利用小尺度變異算子完成局部準(zhǔn)確解空間搜索．將算法應(yīng)用6個(gè)經(jīng)典復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，并同其它帶變異操作PSO算法比較，結(jié)果表明，該算法在收斂速度及穩(wěn)定性上有顯著提升．Review1.多尺度變異——多尺度高斯變異2.應(yīng)用不一樣優(yōu)化問(wèn)題——應(yīng)用6個(gè)

經(jīng)典復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題3.有一定改進(jìn)——在收斂速度及穩(wěn)定性上有顯著提升問(wèn)題方法結(jié)果病癥所在：：1.方法欠科學(xué)準(zhǔn)確2.數(shù)據(jù)欠準(zhǔn)確3.結(jié)論含糊過(guò)于籠統(tǒng)，不擲地有聲，需要明確精簡(jiǎn)、清楚。11/182023/9/1611一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview4.結(jié)構(gòu)Structure6參考文件5組織4結(jié)構(gòu)3摘要2關(guān)鍵字1解讀題目12/182023/9/16一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)4.結(jié)構(gòu)StructureView1標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法2多尺度協(xié)同變異粒子群算法2．1多尺度高斯變異算子2．2勘探和開(kāi)采能力自適應(yīng)協(xié)同2．3算法流程3多尺度協(xié)同變異粒子群算法分析3．1算法優(yōu)化機(jī)理分析3．2算法收斂性分析3．3算法計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度分析4對(duì)比試驗(yàn)及結(jié)果分析4．I單模態(tài)Benchmark函數(shù)對(duì)比試驗(yàn)4．2多模態(tài)Benchmark函數(shù)對(duì)比試驗(yàn)4．3不一樣初始參數(shù)對(duì)算法性能影響5結(jié)束語(yǔ)13/182023/9/1613一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview4.結(jié)構(gòu)StructureViewReview14/182023/9/16一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview5.組織OrganizationView1.引言中開(kāi)門(mén)見(jiàn)山提出傳統(tǒng)粒子群算法早熟、收斂慢弊端和新方法簡(jiǎn)明思緒。2.簡(jiǎn)短介紹標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法。3.詳細(xì)介紹多尺度協(xié)同變異原理、方法，勘探和開(kāi)采能力自適應(yīng)協(xié)同。4.給出算法流程5.算法分析、優(yōu)化機(jī)理分析6.試驗(yàn)和結(jié)果分析6.結(jié)論——該算法在收斂速度及穩(wěn)定性上有顯著提升．Review問(wèn)題所在：：1.思緒欠詳細(xì)和嚴(yán)密2.優(yōu)化機(jī)理分析欠缺3.收斂數(shù)學(xué)證實(shí)缺乏4.算法流程和步驟欠細(xì)化總之，說(shuō)明結(jié)構(gòu)渙散、缺乏嚴(yán)密邏輯性15/182023/9/1615一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)Preview6.參考文件ReferenceReviewPreview16/182023/9/161310514@夏森17/182023/9/1617一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法(問(wèn)題顯性+方法顯性)摘要：為了改進(jìn)粒子群算法易早熟收斂、精度低等缺點(diǎn)，提出一個(gè)多尺度協(xié)同變異粒子群優(yōu)化算法，并證實(shí)了該算法以概率1收斂到全局最優(yōu)解．算法采取多尺度高斯變異機(jī)制實(shí)現(xiàn)局部解逃逸．在算法早期階段，利用大尺度變異及均勻變異算子實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解空間快速定位；伴隨