《粒子群算法及其应用研究》的核心是设计求解MEC模型的粒子群算法。粒子群算法在很多连续问题上得到成功的应用,而在离散问题上的研究和应用却很少,而《粒子群算法及其应用研究》正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模型非常稳定,在大多数情况下都可以找到相当好的解。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,进而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,结果表明这两个算法对于MEC模型是非常有效的。