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：针对背包问题的求解，本程序选择用ＰＳＯ算法解决了背包问题，经过测试，算法运行效果较好，为求解背包问题提供了一个范例，同时可以在源程序的基础上对算法性能进行改进，以使得优化的效果更好。

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...

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说明：改进后的离散粒子群算法，支持多种寻优解决方案

粒子群离散 gladstv 离散粒子群优 寻优粒子群 Discrete-PSO

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：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：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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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：利用粒子位置和速度的改变更新，在熟悉多目标粒子群算法的基础上利用测试函数对该算法进行仿真，并对仿真结果进行优化。

多目标优化 pso测试函数 pso-优化 测试函数MATLAB 多目标pso

说明：matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。

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