发表于 Expert Systems with Applications，第 39 卷，第 1 期，2012 年 1 月，第 960-966 页的论文代码

多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题： 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

MATLAB源程序26 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip

MATLAB实现PSO-GRU粒子群优化门控循环单元多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。

程序中含有pso和aco两种算法，可以实现粒子群优化算法和蚁群优化算法优越性的比较。

以前的标题是“另一个粒子群工具箱” 介绍粒子群优化 (PSO) 是一种无导数的全局最优解算器。 它的灵感来自大群简单动物令人惊讶的有组织的行为，例如成群的鸟、鱼群或成群的蝗虫。 该算法中的个体生物或“粒子”是原始的，只知道四件简单的事情：1 & 2）它们自己在搜索空间中的当前位置和适应度值，3）它们以前的个人最佳位置，以及 4）整体“群”中所有粒子找到的最佳位置。 无需计算梯度或 Hessians。 每个粒子根据这些信息不断调整其在搜索空间中的速度和轨迹，在每次迭代中更接近全局最优。 正如在自然界中看到的那样，尽管其单个粒子很简单，但这个计算群显示出非凡的连贯性和协调性。 使用方便如果您已经在使用 MATLAB 全局优化工具箱中包含的遗传算法 (GA)，那么这个 PSO 工具箱将为您节省大量时间。 可以使用与 GA 相同的语法从 MATLAB 命令行调用它，并带有一些特定于 PSO

【Matlab源码】基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型

【配电网重构】基于粒子群算法实现配电网重构含Matlab源码

MATLAB编程，基于粒子群pso的复杂方程组求解，总共五个复杂多元方程，代码里面有详细的注释，表明了最大迭代次数，种群个数，学习因子，权重因子，种群位置，种群速度，个体最优值，全局最优值，代码具有通用，可以更换方程组，有可以更改为目标寻优，代码可以自动导出迭代优化曲线

Optimal Micro-siting of Wind Farms by Particle Swarm Optimization