求解0-1二次规划的粒子群算法 先将离散的0-1变量约束转化成了不光滑方程的约束，再用磨光函数方法对其光滑化。最终，把原来的数学模型转化为可微的非线性规划问题。最后，粒子群优化算法求解-0-1 first discrete particle swarm algorithm for solving 0-1 quadratic programming variable constraint transformed into smooth equations and constraints, it

提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method

粒子群算法在仿真生物群体社会活动的基础上,通过模拟群体生物 相互协同寻优能力,从而构造出一种新的智能优化算法。但粒子群算法 本身来源于生物群体现象,其理论基础并不完备。而且由于其属于随机 的近似优化算法,主要应用于连续区域,因此该算法存在早熟收敛和对 离散性的问题难以应用的缺点。因此,对粒子群算法的理论分析、算法 改进及离散性问题的研究具有重要意义的 -The Research of Basic Theory and Improvement on Particle Swa