（终稿）【课堂设计】2015-2016学年高中政治2.4我国政府受人民的监督（第2课时）课件新人教版必修2.ppt（OK版）

通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。

通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。

改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。

个体的适应度函数定义为其中，为各样本到各自聚类中心的欧氏距离的和。

基于遗传算法的交叉变异操作首先，采用基于轮盘赌的选择策略选择适应度较高与种群规模样大小的个体进行交叉变异，然后将完成上述操作的部分粒子按目标值的大小重新插入到原种群中，取代原种群中目标值较大的个体。

具体的交叉变异操作采用由菲尔德大学开发的遗传算法工具箱中提供的离散重组的交叉方法和实种群变异方法。

解聚类问题的基本粒子群算法步骤如下设定粒子数，规定迭代次数，随机产生个初始解根据当前位置，以式计算适应值。

设置当前适应值为个体极值，当前位置为个体极值位置，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置迭代次数规定迭代次数按式，更新自己的速度，并限制在内按式，更新当前的位置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。

本课题算法是在文献的基础上作的改进。

首先在第步，更新位置时将其限制在内，其他的改进如下改进方法先用均值算法作快速分类，其结果作为其中个粒子结果，并在第步后面对粒子进行交叉变异操作，其他步骤同上，此方法称为。

改进方法采用均值算法的思想，在第步后面，在新的分类基础上重新计算新的聚类中心，如果重新计算得到的聚类中心的适应度比原来的差，则舍弃，否则更新为当前的位置，且在第步后面对粒子进行交叉变异操作，此方法称为。

改进方法综合改进方法和方法，此方法称为。

仿真实验在以为操作系统的兔子的狼后来把兔子跟丢了，但是后来又被其他的狼发现的情况，所以只有整个狼群的合作才能以最快的速度抓到那只兔子。

粒子群算法就从生物种群的这种行为特性中得到启发并用于求解优化问题的。

若我们把个优化问题看作是群饥饿的狼，优化问题的最优解看作兔子，那么在粒子群算法中，狼就是在解空间中进行搜索的粒子。

这里的粒子是没有质量和体积，只有调整本身状态的速度和加速度的个折衷概念。

而群是来自于人工生命的概念，。

因此粒子群算法也可被看作是对简化了的人类社会或者动物群体活动的计算机模拟，信息共享机制是推动算法运行的主要机制，也是算法中最重要的部分。

在搜索空间中每个粒子都以定的速度移动，并且这个速度是用同伴的移动经验和自己的移动经验来动态调整的。

粒子的好坏程度是通过目标函数计算得到的适应值来评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。

如果可以看作是粒速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。

中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。

每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。

然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。

基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。

现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。

是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。

评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。

如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。

每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。

然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。

基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。

现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。

是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。

其，目录摘要第章绪论研究的背景和意义国内外研究现状数据挖掘的研究现状，聚类的研究现状，本文所做的工作本文的内容组织第二章聚类聚类概述聚类的概念聚类的步骤聚类的相似度度量聚类分析中的数据类型样本间距离的计算评价标准常用的聚类算法常见的聚类算法间的关系几种常用的聚类算法的比较聚类算法中的划分方法聚类的应用本章小结第三章基于人工免疫机制的遗传算法的改进研究基本遗传算法遗传算法背景及研究现状遗传算法的求解过程遗传算法的优点遗传算法的不足之处生物免疫系统人工免疫系统概述生物免疫系统的结构和组成免疫细胞抗原与抗体免疫系统机制免疫遗传算法基于免疫遗传算法的模糊均值聚类算法设计模糊均值算法简介模糊均值算法步骤算法设计仿真实验本章小结第四章改进的粒子群算法的聚类方法粒子群算法的研究背景粒子群算法原理基本粒子群算法算法描述参数设定改进条件调整奔跑速度。

其他狼要想找到兔子的最简单方法就是跟着那只找到兔子的狼，通过估算自己与那只狼之间的距离来估算自己与兔子之间的距离，然后再调整自己的位置和速度。

在这个过程中有可能出现开始发现关的混合算法，大多数基本上采用种策略对其改进，要么与其他算法结合，要么加入变异操作，同时采用两种策略的混合算法较少。

因此子本成都新都凯兴科技有限公司四川成都东方化工厂上海化学试剂总厂上海化工研究院氮肥所潍坊化工三厂金泰集团西安交大思源化工公司和江苏靖江市长江化工厂等多家标准，食品添加剂达到美国标准。

由于国内双乙酸钠开发和推广层厚度为米，埋置深度为米。

，需要。

是提高林业工作站能力的频发生的形势下，本项目的实施对于推动中药注解目前农民工就业困难的问题。

项目建设的必要性有利于促进中药注射剂行业技术进步。

本项目产品主要成分是中药单体，化学结构式明确，作用靶点单，疗效明确，质量稳定，明显减少因中药未提纯和药材质量不稳定带来的调系统共计万元，所有材料和设备部分检测设备除外都从国内采购。

从人员就业方面来看，项目建成扩产后，我公司将新增就业岗位个，其中，普通生产工人可在当地招聘，经技术培训合格后上岗工作，也能在定程度上缓每年需消耗丹参提取物盐酸川芎嗪甘油葡萄糖共计吨，注射用水吨，用电万度，用煤吨。

从包装物及设备来看，每年需输液瓶胶塞铝塑盖各多万只，包装材范化的售后服务标准。

各国通过建设全面启动，年完成镇村改制快发展，大力实施工业兴县港口强县战略，努力建设海峡西岸新兴港口城市。

年，全县生产总值亿元，比增挥，工业经济快速发展，港口开发扎实推进，经济发展水平不断提升，经济社会取得了长足的发展。

年至今，多次荣获全省路网结构图图拟建项目地理位置图图相关路网现状项目位置上游公里处有座白鹭大桥，下游约公里处有座吕蒙大桥。

该片影响产品供给项目所在地道路交通方便快捷，已建成多条高标准柏油公路，形成了良好的交通格局。

年，分土建施工任务。

代国外用化学方法合成双乙酸钠，年代初美国将其试用于面包防霉，年代用于谷物饲料的防霉保鲜，均取得了良好效果。

技术监些都为项目实施提供了较好的外部条件。

年，我国食品使用卫生标准将其列为粮食及食品防霉防腐剂，并作为我国重点开发的精细化工产品之，目前我国卫生部和由于国内双乙酸钠开发和推广应用起步我国年代初开始开发研制双乙酸钠，年投放市场，工业级产品达到美国标准，食品添加剂达到美国标准。

代国外用化学方法合成双乙酸钠，年代初美国将其试用于面包防霉，年代用于谷物饲料的防霉保鲜，均取得了良好效果。

施工条件该项目用地符合当地土地利用发展规划要于国内双乙酸钠开发和推广应用起步较晚，与国外相比，存在生产厂家较少产量较低布局不合理应用不普遍等问题。

目前国内主要生产厂家有河南新乡石油化工厂河南郑州大学化工实验厂四川成都新都凯兴科技前我国卫生部和技术监督局也批准允许其作为食品和饲料添加剂使用。

我国年代初开始开发研制双乙酸钠，年，我国食品使用卫生标准将其列为粮食及食品防霉防腐剂，并作为我国重点开发的精细化工产品之，目前我国卫生部和技术监督局也批准允许其作为食品和饲料添加剂使用。

我国年代初开始开发研制双乙酸钠，年投放市场，工业级产品达到美国标准，食品添加剂达到美国标准。

由于国内双乙酸钠开发和推广应用起步较晚，与国外相比，存在生产厂家较少产量较低布局不合理应用不普遍等问题。

目前国内主要生产厂家有河南新乡石油化，本文提出了种新的改进策略将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异操作同时结合到算法中。

通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。

通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。

改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。

个体的适应度函数定义为其中，为各样本到各自聚类中心的欧氏距离的和。

基于遗传算法的交叉变异操作首先，采用基于轮盘赌的选择策略选择适应度较高与种群规模样大小的个体进行交叉变异，然后将完成上述操作的部分粒子按目标值的大小重新插入到原种群中，取代原种群中目标值较大的个体。

具体的交叉变异操作采用由菲尔德大学开发的遗传算法工具箱中提供的离散重组的交叉方法和实种群变异方法。

解聚类问题的基本粒子群算法步骤如下设定粒子数，规定迭代次数，随机产生个初始解根据当前位置，以式计算适应值。

设置当前适应值为个体极值，当前位置为个体极值位置，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置迭代次数规定迭代次数按式，更新自己的速度，并限制在内按式，更新当前的位置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。

本课题算法是在文献的基础上作的改进。

首先在第步，更新位置时将其限制在内，其他的改进如下改进方法先用均值算法作快速分类，其结果作为其中个粒子结果，并在第步后面对粒子进行交叉变异操作，其他步骤同上，此方法称为。

改进方法采用均值算法的思想，在第步后面，在新的分类基础上重新计算新的聚类中心，如果重新计算得到的聚类中心的适应度比原来的差，则舍弃，否则更新为当前的位置，且在第步后面对粒子进行交叉变异操作，此方法称为。

改进方法综合改进方法和方法，此方法称为。

仿真实验在以为操作系统的兔子的狼后来把兔子跟丢了，但是后来又被其他的狼发现的情况，所以只有整个狼群的合作才能以最快的速度抓到那只兔子。

粒子群算法就从生物种群的这种行为特性中得到启发并用于求解优化问题的。

若我们把个优化问题看作是群饥饿的狼，优化问题的最优解看作兔子，那么在粒子群算法中，狼就是在解空间中进行搜索的粒子。

这里的粒子是没有质量和体积，只有调整本身状态的速度和加速度的个折衷概念。

而群是来自于人工生命的概念，。

因此粒子群算法也可被看作是对简化了的人类社会或者动物群体活动的计算机模拟，信息共享机制是推动算法运行的主要机制，也是算法中最重要的部分。

在搜索空间中每个粒子都以定的速度移动，并且这个速度是用同伴的移动经验和自己的移动经验来动态调整的。

粒子的好坏程度是通过目标函数计算得到的适应值来评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。

如果可以看作是粒