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多维函数优化程序
- 用JAVA语言编写，包括PSO（Particle swarm optimization, 中文译名为粒子群优化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文译名为差分进化或差异演化)等算法，有一些不带约束和带约束的算例（如Michelawicz的几个问题）。使用说明见usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注释。 -with Java language, including the PSO (Particle swarm optimizat
psoprogress.rar
- ％程序名称：求解约束优化问题的改进粒子群优化算法 ％程序功能：求解带各种约束条件的优化问题 ％输入条件：各种初始条件，以及设定参数 ％输出数值：最优解位置以及函数极小值 , Program name: for solving constrained optimization problems to improve particle swarm optimization algorithm program features: solving with a variety of constr
pso3
- 带交叉因子的改进粒子群优化算法，算法用于示解多维无约束优化问题，收敛性强。-With cross-factor improvement of particle swarm optimization algorithm for multi-dimensional solution that unconstrained optimization problem, convergence is strong.
psoandimprovedpso
- 基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题，用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题，
Constrained-Engineering-Optimization
- 将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射 的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映 射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平 均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合， 构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
PSOPF_localization
- 带惩罚函数的约束粒子群优化问题，在无线传感器网络节点定位中的应用-With the penalty function bound particle swarm optimization problems in wireless sensor network node localization
PSO-cross
- 改进粒子群算法，带交叉因子，求解多维无约束优化问题，收敛性强。-PSO algorithm with cross operation.