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用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao, Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization, IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 284-294, Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数，均能得到问题最优解。如有任何疑问，请于http://2shi.phphube
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％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
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粒子群的优化算法，不仅可以方便地解决无约束优化问题，也可以方便的解决有约束的非线性优化问题。-Particle Swarm Optimization algorithm, not only can easily solve the unconstrained optimization problem can also be convenient to solve constrained nonlinear optimization problem.
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粒子群算法解决约束优化问题，作为参考，具体情况加以改进-Constrained particle swarm optimization
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SecVibratPSO用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题-SecVibratPSO order oscillating particle swarm optimization algorithm for constrained optimization problems
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各种粒子群或改进型粒子群算法
1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
1>PSO(基本粒子群算法)
2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
8>SecPSO(用二阶粒
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MATLAB中解决约束问题的算法，罚函数的粒子群算法的精度高，速度快(The algorithm of solving constrained problems in MATLAB, the particle swarm algorithm with penalty function has high precision and fast speed)
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