粒子群算法求解极小值的基本例子，代码已在MATLAB R2017b 平台运行通过，结果正确。初学者可以用来参考，具体问题需修改fitness以及对应的变量。

用Unity2018.3.14打出来的包，包含一张贴图、一个材质、一个shader

显示了三个文件： 1）“ Fitting.m”：它是“主”文件。 2）“ ObjFun_fun.m”：在此文件中计算目标函数。 它接受必须输入所有输入数据的“数据”结构作为输入。 3）“ Optimization_PSO_v02.m”：这是PSO优化功能。 不得修改此文件。 可以设置该问题来修改其他两个文件。 在示例中，显示了一个 2D 曲线拟合问题。 如何创建优化问题？ -打开“ Fitting.m”文件并创建一个名为“数据”的结构，在该结构中必须放置优化问题所需的所有输入数据。 -打开“ ObjFun_fun.m”文件，并编写计算目标函数所需的代码。 在示例中，目标函数是最小二乘，因此在此处进行计算。 包含所有输入数据的“数据”结构会自动传递到此函数，因此无需修改其他文件。 -运行“ Fitting.m”文件。 对于0D动态系统中的参数估计问题，我也使用了相同的文件。 请，如

文章首先参照钱纳里标准产业结构,运用Hamming有限点贴近度方法,对山东省产业结构合理化水平进行评析,然后引入产业结构高度值指标,运用欧式距离法,对山东省产业结构高度化水平进行评析,阐明山东省产业结构优化所面临的问题。研究表明:与钱纳里标准结构相比山东省产业结构已趋向不合理;山东产业结构高度值指标明显低于中国发达经济区域的相应指标。而且三次产业内部也在一定程度存在不合理现象,譬如:农业内部结构不合理,农产品出口层次低、市场集中;工业结构呈现出在较低层次均衡基础上的"虚高级化"特征、区域内主导产业趋同;服务业附加值低,现代服务业发展滞后等。最后,文章给出山东省产业结构优化的政策建议。

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水黾算法是2020年最新提出的启发式群体智能优化算法

第三章 求解优化问题的智能算法.ppt.ppt

：为了保持所求得的约束多目标优化问题Pareto最优解的适应度与多样性，在NSGA-II基础上提出了一种 用于求解有约束的多目标优化问题的热力学遗传算法。结合热力学中自由能与熵的概念，利用热力学中熵与能 量的竞争来保持种群的适应度与多样性的平衡，设计了热力学算子。根据非支配排序Pareto分层结构建立分层 小生境来改进选择算子，弥补了选择算子不足。实验结果表明：该算法不仅得到的解在空间分布均匀，收敛性 好，同时解集具有较广的分布空间。

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