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PSOt_User_manual
- 粒子群算法（PSO）源代码工具箱。该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好有关参数，即可自行优化。
混沌粒子群优化算法
- 混沌粒子群优化算法，一个比较不错的中文版的论文。有兴趣看看。。
制粒子群算法的移动机器人路径规划
- [摘要】 由于用Pso进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局 限性．为此。研究了一种伞新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法．首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础 上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子佗置和速度进行更新，经 过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径．该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验 证明『，该方法的有效性和先进性．
单纯形和人口迁移的混合全局优化算法
- 摘要：针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷，利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化，提出了 一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer，验证了改进后算法的性能，并与10 种类型 的粒子群优化算法进行比较，结果表明，该文算法能获得比较好的解，收敛成功率高达100%。
基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化
- 摘要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten 方程（简称VG方程）是目前运用最广泛的土壤水分特 征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题，然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子 群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比，不但提高 了收敛成功率、降低了迭代次数，而且对参数的取值范围也放宽了；采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻 尼最小二乘法要高，且不需
求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
GoodsAllocatingProblemwithMultiAimsbasedonTheHybri
- 多目标货物配装问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP难问题，本文用混合粒子群算法求解多目标货物配装问题。混合粒子群算法在基本粒子群算法的基础上，通过引进遗传算法中的交叉和变异的策略，避免了陷入局部最优，加快了达到全局最优的收敛速度。此外，本文提出用权重系数来平衡各目标使各目标都能达到相对较优的效果。-Multi-objective loading of goods is a complicated combinatorial optimization problems are NP hard p
PSO
- 粒子群算法的详细研究成果,是初学者和算法研究人员很好的参考资料。-A good research result,very useful for the fresh men and researchers.
gamin
- 采用粒子群算法的参数辨识，计算速度更快，参数更准确。-Using particle swarm optimization algorithm parameter identification, computing faster, more accurate parameters.
pso
- 实现粒子群算法，里面有代码，大家可以放心的使用，里面程序是可以用的 。-fgfggfg
pso
- 关于人员排班的粒子群算法程序,包含班次、人员、技能和时段，最后确定每个班次每种技能人员的数量。-This is about staff scheduling,which contain classes、staff、technology and time.In the last，I will get the quantity of staff who has one technology.
04682639
- 这是一篇关于采用粒子群算法的电力系统多目标无功优化的电容补偿研究的IEEE论文。-Determination of Capacity Benefi t Margin in Multiarea Power Systems Using Particle Swarm Optimization。
1234255
- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
matlab2
- 实现对于一个复杂数序函数的matlab求极值粒子群算法。很有实际使用意义-Seeking extremum particle swarm algorithm matlab function for a complex number sequence. Very practical significance
improved-particle-bionics
- 针对标准粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的局限性，提出了一种基于仿生学改进的粒子群算法。-For standard PSO slow convergence and local optimum limitations proposed based on improved particle swarm optimization bionics.
pso
- PSO算法的代码和文章写作。自适应粒子群算法和免疫粒子群算法。-PSO algorithm code and article writing. Adaptive particle swarm optimization algorithm and immune particle swarm optimization.
粒子群优化算法
- 粒子群优化（PSO）是一种进化计算技术（进化计算）。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法（PSO）的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现，没有多个参数。目前，它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
pso论文
- 几篇关于粒子群法求最大输出功率的文章，方便学习PSO算法。(A few articles on particle swarm optimization for maximum output power, so as to facilitate the learning of PSO algorithm.)
基于神经网络和粒子群
- 用BP神经网络和粒子群算法的优化，主要针对的是函数最大值和最小值的寻找。