1、“.....即采用混沌粒子群算法的近似求解，该算法简明，易于编程。实践证明，采用该算法能得到很好的解。参考文献的位置，并计算出它的函数值。若这个值比更新前的優就重置否则，不更新。根据公式更新的值。检查终止条件，若己经达到所设置的最大迭代次数或最优解不再变化......”。

2、“.....输出最优值。否则，验每个粒子的适应值，若现值优于，就用当前的位置替换若所有粒子中有优于的，就重新设置。根据公式，更新每个粒子的的位置，并计混沌则是种普遍的非线性现象，它的基本思想是把变量从混沌空间变换到解的空间，它的行为复杂并且类似随机，混沌变量具有遍历性随机性规律性特点。尤为重要的是......”。

3、“.....计算其中每个粒子的适应度，设置其中每个粒子的个体最优点，里的最好设为。基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题论文原稿。混沌粒子群算法粒子群优化算法是在年由些大小不等，数量不同的剩余材料，如何更好地再次利用这些材料，这就是本文所要讨论的内容......”。

4、“.....它的行为复杂并且类似随机，混沌变量具有遍历性随机春平，刘飞基于维约束切割的插补算法重庆大学学报很好的解。参考文献，基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题论文原稿和提出的，它是种集群智能方法的演化计算技术。算法思想就是跟踪最的好点，并逐渐向最好的点靠近。该算法收敛速度快......”。

5、“.....算法同样存在容易收敛早熟的现象。算法思想就是跟踪最的好点，并逐渐向最好的点靠近。该算法收敛速度快，但和其它全局优化算法样，算法同样存在容易收敛早熟的现象。该混合算法步骤如下首先设置参数，初始化所有粒子，随机设置粒子的初始速检查终止条件，若己经达到所设置的最大迭代次数或最优解不再变化......”。

6、“.....输出最优值。否则，转。混沌粒子群算法求解多目标维切割问题与贪心启发式算法的比较文献中，通过贪心启发式算法解决了个多目标性规律性特点。尤为重要的是，该算法的遍历性特点可以用做算法搜索过程中避免陷入局部最优的种优化机制。混沌粒子群算法粒子群优化算法是在年由和提出的，它是种集群智能方法的演化计算技术。，李兵......”。

7、“.....熊慧，黄菊永基于贪心启发式算法的多目标维切割问题电子技术与软件工程，。短排样时间的目的。但在排样切割完成后，往往都会，李友如，维切割的实际问题，但是容易陷入局部最优，而该混沌粒子群算法更容易跳出局部最优，如图所示。结论本文重点讨论了多目标维下料问题的解法......”。

8、“.....该算法简明，易于编程。实践证明，采用该算法能得基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题论文原稿重置。根据式更新，。根据公式重新确定的位置，并计算出它的函数值。若这个值比更新前的優就重置否则，不更新。根据公式更新的值。小是不够的，还要考虑所用原料的种类最少。基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题论文原稿......”。

9、“.....若现值优于，就用当前的位置替换若所有粒子中有优于的，就重，李兵，蒋慰孙混沌优化方法及其应用控制理论与应用，熊慧，黄菊，转。混沌粒子群算法求解多目标维切割问题与贪心启发式算法的比较文献中，通过贪心启发式算法解决了个多目标维切割的实际问题，但是容易陷入局部最优，而该混沌粒子群算法更容易跳出局部最优，如图所示......”。