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实际工程问题的复杂性、约束性、非线性和建模困难等特点,对优化和计算技术提出了更高的要求,寻找新型的智能优化方法逐渐成为一个新的研究热点.群体智能,作为一种新兴的智能计算技术正受到越来越多研究者的关注.群体智能的协作性、分布性、鲁棒性和快速性等特点使之在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础.本文主要研究群体智能的一种典型实现模式——微粒群优化算法(以下称微粒群算法),在对该算法及其应用进行全面综述的基础上,重点进行了算法的改进研究,并将微粒群算法应用于半导体封装测试生产线工序参数优化.本文的研究目的:一方面是探索和完善微粒群算法模型,使之能更有效的解决传统方法难以解决的大规模复杂性问题;另一方面拓展微粒群算法的应用领域,使微粒群算法能够解决更多的工程实践问题.