基于混合分布概率模型的粒子群优化计算方法及其在动态优化和垃圾邮件检测中的应用研究

本项目从理论分析与算法改进、硬件加速实现和具体应用四个层面展开对粒子群算法的系统研究。在理论分析与算法改进方面，从定义粒子群算法全局与局部分配策略、分析粒子群算法的混合均匀分布等概率分布模型入手，深入分析粒子群算法进行全局与局部分配的策略，从而从理论上认清影响粒子群算法性能的各个关键因素，以便指导更有效地算法改进。在硬件实现方面，利用并行能力强且廉价的图形处理器实现粒子群的并行算法，真正发挥粒子群算法固有的并行计算特性，使其更加容易使用和推广。在具体应用方面上，我们在动态环境优化与垃圾邮件检测两个领域上进行应用研究。总之，本项目理论联系实际，分别从理论、算法、并行硬件实现与应用四个层面上系统地研究粒子群优化方法，深入认识粒子群算法的本质，提高其求解复杂的科学与工程问题的能力，为更广泛的推广应用粒子群算法具有重要意义。