粒子群优化算法优化灰色预测模型GM(1,1)+matlab源代码

我的学生的另一个示范。

vmd分解matlab实现，变分模态分解，信号分解，可应用于各种信号的分解，以及入门学习的辅助材料，这是vmd方法提出者的原版代码

为了进一步提高多模态函数寻优的效率, 提出一种融合Powell 搜索法的粒子群优化算法. 将PSO 算法的全
局搜索能力与Powell 法的强局部寻优能力有机地结合起来, 在保证求解速度, 尽可能找到全部极值点的同时提高了
解的精确性. 由于该算法只利用了函数值信息而不需要计算导数, 是求解可微和不可微多模态函数优化问题的通用
方法. 仿真实验表明了新混合算法的有效性.

设的0积分，嗯应该是能直接下吧 粒子群优化算法（PSO）和综合粒子群优化算法（CLPSO）MATLAB代码。

高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.

在过去的十多年，粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展。本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程，然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展，最后对该算法未来的研究进行了分析和展望。

粒子群优化（PSO）是一种自然启发的启发式优化方法。在 PSO 中，存在粒子，每个粒子都是一个候选解，搜索解空间以找到给定函数的最优点。每个粒子都有一个位置和一个速度矢量，通过更新速度矢量来寻找更好的位置。速度更新规则的灵感来自于鸟群的行为，并受益于粒子自身的最佳位置和全局最佳粒子的位置。 该项目包含 Julia 中粒子群优化的实现。该 repo 使用 MPI 提供串行和并行实现。该项目还提供了一个接口，用于在 Knet 的帮助下使用 PSO 训练神经网络。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Lua的粒子群优化库_lua_代码_下载

用于 N 维目标函数的 PSO 的Fortran实现_粒子群优化 _Fortran_代码_下载