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：粒子群算法的基于迭代技术是用来寻找FIR滤波器设计problem.Genetic算法（GA），粒子群优化（PSO）的最佳解决方案，已经在这里使用的线性相位低通FIR滤波器的设计。改进的粒子群算法，给了一个新的定义为速度矢量和群更新，因此该解决方案的质量比单纯PSO更好

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说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。此文件提供了基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、权重改进的粒子群算法、混沌粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟退火的粒子群算法的MATLAB源代码。

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。

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