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微粒群优化算法，可以应用在不同的领域，这是一个核心代码，可根据不同的应用领域进行扩展。-Particle swarm optimization algorithm, can be applied in different fields, this is a core of code, according to different application areas expand.
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用于优化最小二乘支持向量机的Matlab程序代码，可直接实用。-Used to optimize the least squares support vector machine in Matlab code can be directly useful.
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To find and estimate of the best solution and parameter in our problem we can use the evolutionary programming. PSO (particle swarm optimization) is an applicable method to catch this target.
In these files I show the Simple PSO that it can be base
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粒子群算法，利用粒子群算法求目标函数的最优问题，极大值或极小值-code for particle swarm optimization method written in MATLAB
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this file is PSO code in MATLAB.
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受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。帝国竞争机制
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