本书是粒子群算法在离散问题上的一个很好的应用。针对MEC模型提出一种基于原始粒子群算法的启发式算法，该方法尽管有随机机制，但它对MEC模型却非常稳定，在大多数情况下都可以找到相当好的最优解。为了提高粒子群算法的收敛速度，在原始粒子群算法中嵌入记忆机制，改进了粒子群算法的性能。因此又提出了一种基于改进粒子群算法的启发式算法，提高了单体型重构率。利用给出的两个算法分别对真实数据和模拟数据进行数值计算，结果表明对于MEC模型我们所设计的两个算法是非常有效的。并列题名：Particle swarm optimization and its application eng