多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。
代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。
程序包括多目标粒子群算法的主函数与四个多目标优化常用的测试函数，代码运行有任何问题都可以帮忙解决，文档中提供了完整代码的获取方式。
2022-12-06 15:14:39
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MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类。
运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-06 12:29:03
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基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入12个特征，分四类。
2022-12-06 11:26:12
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故障重构是指的某条或者某几条线路故障后，断开并隔离故障线路，利用联络线进行网络重构的方式，形成新的网络拓扑；优化重构则是在无故障或者异常情况下，通过重构来优化网损、电压质量等目标，从而达到最理想状态。
2022-12-04 15:31:27
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为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度，提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试，仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比，全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。
2022-12-03 16:33:16
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蚁群算法粒子群算法matlab实现，人工智能算法，智能算法。
智能算法是路线规划、深度学习等等一系列领域所使用的优化算法，是算法进阶之路的必备之路。
2022-12-03 11:26:37
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针对云计算中无法合理分配资源的问题,提出了采用改进的粒子群算法对其进行分配。由于粒子群算法存在局部收敛速度快,容易陷入局部最优解的情况,从粒子的选择、参数调整和预防过早收敛三个方面进行改进: (1)选择粒子的时候采用适应值最小的粒子,并根据约束函数淘汰不合格的粒子;(2)对惯性因子、个体最优因子和全局最优因子进行改进;(3)通过设定系数来防止算法过早收敛。仿真说明,将改进后的算法运用在云计算方面,在云计算的资源失效、云端用户完成时间和云计算环境下的能量消耗三个方面都优于粒子群算法。
2022-11-29 21:07:52
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FIR低通滤波器具有设计简单，易于实现的优点，缺点是只能用于低通滤波器，不能用于高通滤波器，所以，通过粒子群算法对FIR低通滤波器进行优化，提高FIR滤波器的性能
2022-11-29 15:11:41
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