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pso2
- 基于改进的粒子群算法，可以用来求解函数优化问题-Based on Improved Particle Swarm algorithm, can be used to solve the function optimization problem
pso3
- 有关粒子群算法的源程序，用matlab语言编得，可用于求解函数优化问题-Particle Swarm Optimization on the source, using matlab language was made, can be used to solve the function optimization problem
PSO
- 粒子群优化算法在函数中求解极值问题，MATLAB程序-Particle Swarm Optimization for extreme value problem
PSO_
- 一个粒子群优化智能算法，可用于求解函数极值。-A particle swarm optimization intelligent algorithm can be used to solve the function extremum.
MOPSO程序（附带测试函数）
- 适用于求解多目标问题，收敛性好，算法不缺乏多样性。(Be suitable to solve Multi-objective problems, better convergence and no lacking diversity)
粒子群算法
- SO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数 y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。(SO algorithm is the simulation of a flock of birds f
粒子群算法-求二次函数最大值问题
- 粒子群算法 C++实现 粒子群算法完整源代码，求解二次函数最大值问题 欢迎分享使用(C++ implementation of particle swarm optimization algorithm)
micro-grid based on CSO
- 本文分析微网中微电源包括光伏发电、风力发电、微燃机、柴油发电机和燃料电池的电气特性，构建微电网优化运行的模型，以微网的经济成本和环境成本最小为目标函数，充分考虑了电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件，应用鸡群算法进行求解。 解决了粒子群算法易早熟、易陷入局部最优解的问题。并通过典型的微网系统进行仿真分析，仿真结果验证了该算法的有效性。(In this paper, the electrical characteristics of micro-power sources in micro
粒子优化群算法进行配电网络重构
- 配电网网络重构是配电系统极为重要的优化手段.以配电网网损最低为目标函数,结合约束条件确定配电网静态重构的数学模型,提出基于环路编码、分环替代的策略对配电网重构问题进行求解,最后结合IEEE-33节点算例,证明提出的算法,在降低搜索空间,提高寻优成功率和增加寻优效率上都有突出表现.(Distribution network reconfiguration is a very important means of optimization in distribution system. Taking
粒子群算法
- 利用单目标粒子群算法求解各种优化问题，输入目标函数即可。(A single target particle swarm optimization algorithm is used to solve various optimization problems.)
code
- 基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。(Based on the TSP solution of ant colony algorithm, ant colony algorithm and hybrid algorithm of ant colony algorithm particle swarm optimization are used to solv
粒子群算法
- 利用粒子群算法求解测试函数算法，可以完整的实现(Using particle swarm optimization algorithm to solve the test function algorithm can be fully implemented)