说明：这是一个粒子群算法（PSO）用于特征选择的matlab函数，用户可以自由选择目标函数优化方向、种群大小、迭代次数等等。

PSO-选择 pso-优化特征 粒子群-特征 粒子群--特征 粒子特征选择

说明：在这段代码中，我申请的二进制粒子群算法从一组米的传感器选择ķ传感器尽量减少错误的目的的问题参数estimation.applying一般的二进制粒子群算法（BPSO）的传感器选择问题，我们也提出了具体的改进这种基于人口的启发式算法，即，我们利用周期性移位来构造初始种群的成员，具有降低平均收敛时间的意...

matlab 算法 选择 智能 pso 传感器 问题

说明：简单的PSO算法例程，基于多个测试函数。粒子群优化算法通过选择合适的游程员百分比来优化具有多个局部极小值的多峰函数。在这种情况下，搜索代理具有较快的收敛速度并收敛到全局最优解。

GSO PSO函数 pso测试函数

说明：各算法对应的问题如下：PSO用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO...

PSO YSPSO LinWPSO SAPSO RandWPSO LnCPSO AsyLnCPSO SecPSO SecVibratPSO CLSPSO SelPSO BreedPSO SimuAPS

说明：压缩文件中包含三个文件，分别是：GA+PSO、GA_only和PSO_only三个程序包。程序是用MATLAB编写的遗传+粒子群算法、遗传算法、粒子群算法，每个程序中包括主程序、种群选择、自适应函数子函数。

遗传-粒子群 PSO选择 PSO-选择 GA-PSO算法 粒子群

说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。

matlab 算法 源程序 pso 改进

说明：K-means聚类算法，基于PSO改的聚类算法，对初始点的选择进行优化。

PSO Kmeans 聚类算法 K-means

说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：粒子群算法及其改进，在原有粒子群算法基础上进行改进，增加免疫算法，使其尽快跳出早熟，收敛更快，结果更优。

IMPROVED-PSO PSO 改进算法 PSO优化 改进-粒子群

说明：在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。

ABC 梯度下降法 凸优化 gradient-descent