微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt

模糊多目标粒子群算法，基于matlab环境，可供学习者参考。-Fuzzy multi-objective particle swarm algorithm, based on the Matlab environment for learners Reference.

MATLAB 神经网络源代码，包括BP网络、RBF网络、模糊神经网络、小波神经网络、PSO群优化等共43个网络源代码，并有实际案例-MATLAB neural network source code, including BP network, RBF network, fuzzy neural network, wavelet neural network, PSO Swarm Optimization, a total of 43 network source code, and there

提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy)