摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。

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

这个粒子群算法使用matlab语言编写出来的，可以解决带约束的粒子群算法问题，可以很方便的把问题得到解决-the optimization of constraied pso matlab programmes

在这个分支中，主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子（约束因子）、“认知”部分的c1，“社会”部分的c2进行变化与调节，希望获得好的效果。-In this branch, mainly to the standard particle swarm algorithm of inertial factor, convergence factor (constraints), "cognitive" part of c1, "social" part of the c2 changes and

水库群调度的粒子群优化原理ppt介绍，包括原理目标函数约束等具体内容-Particle swarm optimization principle reservoir group scheduling ppt presentation, including the principle of objective function constraints specific content