背包问题PSO（粒子群算法，Particle Swarm Optimization）基本算法代码，仅供参考

完整代码，可直接运行

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！2022年职场关键词，“大厂裁员”、“逃离互联网”等热门话题一定有一席之地。12月 28 日，脉脉发布了《抢滩数字时代·人才迁徙报告2023》。 报告的关键洞察列写如下： ◉ 2022年互联网岗位量同比减少50.4%，但新动能相关行业招聘旺盛。碳中和行业招聘需求同比增长两倍以上 ◉ 新能源汽车成为求职热门行业，2022求职人数同比增加229.2% ◉ 2022年最缺人的行业依次是人工智能、电子芯片和新能源汽车 ◉ 北京是纯互联网和人工智能岗位城市分布TOP1，上海则是新能源汽车岗位分布最多的城市 ◉ 月薪2.5w-5w职场人，被裁员风险最大；超四成被裁职场人，找工作花了两个月以上；超过三成的职场人选择放宽公司选择范围，不再只看“大厂”；超过三成人选择改变行业 35+职场人最理想的公司类型是高速发展创业公司，其次是大型国有企业 ◉ 多元化的工作方式正在Z世代普及，近七成Z世代未来有开展副业的想法，近四成有自主创业想法

粒子群算法在机械零部件可靠性优化设计的应用rar,粒子群算法; 机械零部件; 可靠性; 优化设计;

6.变异概率与变异算子 GA中的变异运算，是指对个体染色体编码串中的某些基因值作变动，从而形成一个新的个体． 交叉运算是GA中产生新个体的主要方法，决定了算法的全局搜索能力． 变异运算是产生新个体的辅助方法，决定了算法的局部搜索能力． (1)变异概率(Pm)．通常取Pm＝0.0001～0.1． (2)变异算子． 在所有个体的编码串范围内随机地确定基因座． 以设定的Pm对这些基因座的基因值进行变异． 变异算子的设计包括：如何确定变异点的位置和如何进行基因值的替换．

程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。

百度迁徙数据做数据分析数据集

matlab代码粒子群算法基于运动的校准 Matlab方法结合运动结构和Levinson方法校准Velodyne相机系统 除了我们自己的方法外，这些脚本还使用以下代码： ICP- 另一个粒子群工具箱- Kabsch算法的实现-