1.程序说明: 这是一个完整的粒子群算法的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min⁡ y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

Matlab混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码实例（带注释）

针对超硬刀具PCBN(聚晶氮化硼)对难加工材料的车削加工过程建立数学模型;运用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对切削参数进行优化;利用Mastercam软件对刀具加工时的路径进行优化,从而在理论和加工过程中实现了切削参数的优化。研究结果表明,当切削速度v=120.143 m/min,进给量f=0.154 mm/r时,经权重处理后的目标函数取得最小值;有效避免了加工过程出现刀具空走刀或撞刀等路径问题。

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

【无人机三维路径规划】基于自适应遗传算法求解单无人机三维路径规划问题附matlab代码