说明：求解约束优化问题的改进粒子群优化算法,实现求解带各种约束条件的优化问题，输入条件，初始条件，以及设定参数，输出数值，最优解位置以及函数极小值。

约束优化 粒子群优化算法 约束条件 函数极小值

说明：应用背景粒子群优化算法是一种计算方法，通过对一个给定的质量问题进行优化和求解，并对一个给定的质量问题进行了改进；关键技术粒子群优化算法参数的选择对优化性能有很大的影响。选择粒子群优化的参数，产生良好的性能，因此一直是很多研究的主题

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说明：PSO算法能应用于广泛的领域。对于那些非线性的多峰问题和没有特别方法可使用或用特别的方法不能得到满意结果的问题，PSO算法具有很好的应用前景。PSO算法的应用是非常多样性，难以加以全面概括。

说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。

说明：包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现典型相关分析，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,在matlab R2009b调试通过。

说明：版权所有（c）2014，Reza Ahmadzadeh版权所有（c）2007，Wesam ElshamyAll版权所有保留。重新分配在满足以下条件的情况下，允许以源代码和二进制格式使用，无论是否进行修改：*重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。二进制形式的重新分发必须复制上述...

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说明：为本人毕业设计里，粒子群算法的一个应用，求解51个城市的TSP问题，城市的个数和位置都可以改动，并与遗传算法求解的结果进行对比!

遗传算法TSP city TSP-遗传 pso-with-tsp 算法对比

说明：      提出一种基于非测距式的PSO改进DV-Hop算法，该改进算法在提高定位精度的同时且不需要节点具备测距能力,无需额外硬件、能耗低、受环境影响较小,算法简单,易于实现,对于各向同性的密集网络,可以得到合理的平均每跳距离,定位精度等方面能满足应用要求

说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

说明：利用粒子群改进算法改进极大似然估计定位法