说明：33节点的配电网重构程序，基于粒子群算法。相当快速。但是需要再修改源码才可以重新生成数据。

33节点 配电网 重构程序 粒子群算法

说明：采用了小波去噪的思想，课程设计时编写的matlab程序代码，基于分段非线性权重值的Pso算法，搭建OFDM通信系统的框架，进行逐步线性回归，进行波形数据分析,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用偏最小二乘法。

小波去噪 Pso算法 OFDM 通信系统 ML MAP 最小二乘法

说明：改进的差分粒子群算法，并用于求函数极值，程序中分别于DE PSO 蛙跳进行对比，结果显示，改进的差分粒子群更好。

差分粒子群算法 极值 DE PSO 蛙跳 差分粒子群 DEPSO

说明：鸟群算法具有快速收敛特点，而神经网络具有很强的全局收索能力，二者结合更能显示其优越性，本程序已通过调试。

​鸟群算法 PSO BP神经网络

说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

说明：MATLAB神经网络30个案例分析 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经...

BP RBF SVM SOM Hopfield LVQ Elman 小波等神经网络 PSO 粒子群 灰色神经网络 模糊网络 概率神经网络 遗传算法优化 PSO粒子群

说明：在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。

装配线 遗传算法改进 装配线平衡 GAPSO算法 遗传粒子群

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合