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pso
- 基于多线程机制的，利用Matlab编写，粒子群优化算法。目标变量采用归一化处理，适用于所有的优化函数。优化函数自定义为fitness(x)。
pso
- 个程序就是最基本的粒子群优化算法程序，用Matlab实现，非常简单。是主函数的源程序，优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。
PSO
- 基本粒子群算法的matlab源程序，包含适应度函数和基本粒子群程序-The particle swarm algorithm matlab source code, including the fitness function and the particle swarm procedure
PSO
- 用粒子群算法优化RBF网络权值，根据适应度值对个体最优和群体最优进行更新-Particle Swarm Optimization with RBF network weights, according to the best fitness value of individuals and groups to update the best
PSO
- 很实用的群优化智能算法，计算粒子群算法的源代码，所需优化的目标函数命名为fitness即可。-a partical swarm algorithm
pso.code
- 主函数的源程序，优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。-pso code
pso-down
- 用python语言编写的粒子群优化算法，内有多种适应度函数可供选择-Python language used particle swarm optimization algorithm, there are a variety of alternative fitness function
PSO(matlab)
- PSO算法，通用性较强，只要换一下fitness就可以了-PSO algorithm, universal strong, as long as a change in fitness can be a
PSO
- 一个PSO的源代码,步骤为先计算原始种群的适应度,及初始化，再迭代，计算适应度。-The source code of a PSO, the steps for the first calculation of the fitness of the original population, and initialization, and then iterate to calculate the fitness.
PSO
- 微粒群优化算法，经典的粒子群优化算法，第一参数是适应值函数，因此方便多次使用-Particle swarm optimization algorithm, the classical particle swarm optimization algorithm, the first parameter is the fitness function, so convenient to use many times
PSO
- PSO对函数进行优化，pso.m为主函数程序,fitness.m为适应度函数， 程序以通过调试。-PSO function to optimize the program through the debugger
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
general PSO
- 基础的PSO代码，可直接加入fitness函数就最优解，接口简单
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
PSO
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
pso-bp
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
PSO
- pso ，粒子群算法的matlab实现，包含fitness.m和pso.m(Particle swarm optimization)
PSO&GA
- 本文件对PID参数kp,ki,kd进行寻优，以ITAE作为指标函数。 PSO 文件中有详细的参数设置和寻优过程 GA寻优与PSO寻优作为对比出现 figure1展示了随着迭代次数的变化，适应度函数的收敛情况 figure2展示了kp,ki,kd的迭代情况 ht 文件是用来画图的 问题解决思路.pdf 简要介绍了粒子群算法寻优的过程(In this document, the PID parameters KP, Ki, KD are optimized, and ITAE is us
pso
- PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The PSO algorithm is a kin
PSO-Python
- 粒子群算法，PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The particle swarm optimization (PSO) al