搜索资源列表
pso-matlab
- 粒子群优化算法pso，针对不同测试函数进行了算法编写-Particle swarm optimization pso, for different test functions of the algorithm to prepare
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
Optimization_of_RBF_Network
- Matlab粒子群算法优化RBF网络 采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强-Matlab PSO RBF network optimization using particle swarm optimization on RBF neural network parameters are optimized, in the test procedures and verified thr
PSO_2D
- Matlab语言编写的2维粒子群算法进行函数最优化的源代码，并附有AVI视频演示！-2-D particle swarm optimization source code for optimization (with the AVI video!)
psoalgortihm
- 自己编写的粒子群优化算法，以计算一个函数的值作为测试，达到了良好的精度-I have written the particle swarm optimization algorithm to calculate the value of a function as a test, to achieve a good accuracy
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
- 运用粒子群和改进粒子群算法求解典型函数 具有可视化的功能-And improve the use of particle swarm particle swarm algorithm with a typical function of visual function
swarm
- 这是最新的粒子群优化工具箱，可以作为标准子函数来使用。-This is the latest of the particle swarm optimization toolbox, Functions can be used as a standard.
PSO
- 利用粒子群算法，计算函数的最优化问题。 本程序有很强的适用性。在理论与实际问题的优化上有一定的推广价值-The use of particle swarm optimization, the calculation function of the optimization problem. This procedure has a strong application. Theory and practical problems in the optimization of the prom
PSO
- 基于matlab的粒子群（PSO）算法求解BANANA函数的极值-PSO Algorithm for Banana function optimization (Matalab)
pso2
- 一个很好用的粒子群优化算法matlab源代码，用来解决单目标函数优化-A good use of particle swarm optimization algorithm matlab source code, used to solve single-objective function optimization
pso1
- 粒子群算法求最值，用离子群算法求函数的最值-Particle Swarm Optimization for the best values, with ion swarm optimization function for the most value
PSOt
- 粒子群算法工具箱，有DEMO程序，可以对16中常见函数测试，并附有神经元网络的训练算法-Particle swarm optimization toolbox, there are DEMO program, you can test for 16 common functions, together with the training algorithm for neural networks
SAPSO
- 模拟退火-粒子群算法，该程序将模拟退火算法和粒子群算法相结合，对优化参数有很好的效果-Simulated annealing- particle swarm optimization, the program will be simulated annealing algorithm and particle swarm optimization by combining optimization parameters have a good effect
pso_clinton
- 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。-a example of particle swarm optimization
psoooLMBP
- 用粒子群算法和LM算法结合的方式训练神经网络，求函数的最小值。-Using Particle Swarm Optimization and the LM algorithm combines the approach for training neural networks, seeking the minimum value of the function.
pso
- 程序说明： jblzq.m为基本粒子群程序求函数的最大值 lzq2.m是惯性权重法求函数的最大值 lzq3.m是惯性权重法求函数最小值。当然也可以用lzq2.m实现，在函数前加个负号 lzq4.m是收敛因子法求函数最小值 lzq5.m是带变异的惯性权重法求最大值，变异条件比较简单，变异次数多。还有一种变异是利用各粒的最优位置与全局最优位置的差的平方和，再开根号的值小于某一值最为收敛条件，将在我的报告中叙述 lzq6.m是分层粒子群优化算法，即利用两个粒子群同时进行搜索，一
PSOt
- 粒子群优化算法的源程序和pdf课件，还包括几个应用粒子群算法解决优化函数的例子-Particle swarm optimization algorithm source and pdf courseware
MATLABoptimization
- matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法， Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法
PSOS_exe
- 粒子群优化算法，采用c语言实现，测试均采用经典函数。-Particle swarm optimization algorithm, using c language implementation, testing, adopt the classic function.