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- 基于粒子群算法的多目标搜索算法：多种求解多目标优化问题的方法(Multi objective search algorithm based on Particle Swarm Optimization: a variety of methods for solving multi-objective optimization problems)
tsppso
- 用混合粒子群算法解决tsp问题，避免陷入局部最优解(Using PSO algorithm to solve TSP problem)
PSO
- 基于量子的粒子群优化算法,该算法通过粒子群有量子的行为，提高了算法的寻优能力，增强了算法的全局搜索能力，有效的避免了“早熟”问题。(Quantum based particle swarm optimization algorithm.The algorithm improves the searching ability of the algorithm by quantum behavior of particle swarm, and enhances the global searchi
PSO for 3 Models
- 粒子群算法对解决二次规划、旅行商问题、背包问题等源程序(Particle swarm algorithm to solve the secondary planning, traveler problems, backpack problems and other source code)
PSO
- 利用MATLAB 实现粒子群算法的工具箱，帮助大家在对粒子群算法了解不多的情况下学习粒子群算法并能灵活应用解决实际问题。(A toolbox that can help us use particle swarm optimization,which enables us to learn and use particle swarm optimization to solve actual problems on the condition that we know little about
PSO
- 运用的粒子群算法解决TSP问题，迭代次数1000次，效果较好(The use of particle swarm algorithm to solve the TSP problem, the number of iterations 1000 times better)
QPSO
- 量子粒子群优化算法以量子力学原理为基础，用波函数描述粒子的运动状 态，通过测量操作引导粒子搜索全局最优解。量子系统的不确定性决定了粒子能够以一定的概率出现在整个可行域内，克服了粒子群优化算法因为粒子速度的限制， 使粒子只能限定在某个局部区域的问题。(Quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is based on the principle of quantum mechanics. The wave function is use
liziqun
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发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"
pso
- 用于优化参数，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发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”
示例一运行代码
- 利用粒子群优化算法寻找最优解，从而找到最大值的问题(In order to find the maximum value, the particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal solution.)
多目标粒子群算法
- 多目标粒子群算法，解决实际问题，群体智能(multi objective particle swarm optimization)
基于罚函数的粒子群算法
- 基于罚函数法的粒子群算法，处理优化调度问题(Particle swarm optimization based on penalty function method to deal with optimal scheduling problem)
main
- 采用多目标粒子群算法求解多目标背包问题 问题：假设存在五类物品，每类物品又包含四种具体物品，要求从五类物品中分别选择一种放入背包，使得背包总价值最大，总体积最小，总质量不超过92kg(The problem is solved by multi objective particle swarm optimization algorithm, multi-objective knapsack problem: suppose there are five categories of goods,
CPSO
- 用粒子群算法处理带约束问题，处理约束条件使用的是罚函数法，代码中附有中文注释，txstA.txt文件是约束函数的系数组成的矩阵(Particle swarm algorithm is applied to deal with the constrained problem. The penalty function is applied to deal with the constraint condition. The code is accompanied by Chinese annota
pso-code
- 粒子群算法是一种并行算法。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。(Particle swarm optimization (PSO) is a parallel algorithm. It seeks the global optimal by following the optimal value of the current search. This algorithm has attra
PSO
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。(Particle swarm optimization (PSO) is an evo
混沌蚁群算法
- 前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法(Forward push back generation method of radial distribution network tidal current procedures matlab prepared ant colony algorithm PSOt based on genetic algorithm distri
PSO粒子群算法matlab程序
- PSO粒子群算法的matlab程序，可用于最优化问题，比如求最大值最小值等
13种PSO算法以及课件
- 各算法对应的问题如下： PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 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 AsyLnCPSO 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
TSP_PSO
- 利用matlab软件，应用粒子群算法解决31个城市的TSP问题(Using matlab software, apply particle swarm Algorithm to Solve TSP Problems in 31 Cities)