说明：普通粒子群算法无法感知外界环境的变化，在外界环境发生改变时无法实时进行响应，因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法，该算法通过实时计算敏感粒子的适应度值从而感知外界环境的变化，当外界环境的变化超过一定的阈值时算法以按一定比例更新速度和粒子的方式进行相应...

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说明：利用粒子群优化算法寻找下列多元函数的最大值：f(x, y) = x*cos(2*pi*y) + y*sin (2*pi*x) -2≤x≤2，-2≤y≤2 要求输出最优解、最优解对应的x和y值，以及粒子群优化算法迭代过程中的适应度函数进 化曲线。

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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。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

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说明：资源描述本算法是关于改进的粒子群算法优化bp神经网络，用于级联式变频器的故障诊断。有基本传统的bp神经网络算法，也有改进的粒子群优化神经网络算法，二者进行对比，取得了很好的效果，里面有例子数据。

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说明：粒子群优化算法，可应用于处理图像相关搜索。代码是自己调试通过的。

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说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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说明：一篇基于交叉粒子群的改进算法，适于无线传感器的优化路由

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说明：爬山算法 可以解决许多函数优化方面的问题，可以与其他算法，如蚂蚁算法，粒子群算法等融合使用，有其一定的研究意义

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说明：标准粒子群算法（PSO）求解函数优化，对于约束优化和智能算法学习者有很好的借鉴作用。

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说明：基于粒子群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。

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