根据粒子群相关改进论文编辑，内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源，两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比，亲测可用，可用作论文写作中算法对比。

matlab代码粒子群算法自适应CLPSO Matlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。 抽象的 优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。 PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。 CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。 在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。 在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。 我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。 仿真结果表明，我们的算法在性能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。

通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码 matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码

本文使用matlab编写了两种粒子群算法程序，方案1是使用自适应权重的粒子群方案，方案2是使用随机权重的粒子群方案，使用两种不同

非常清楚，适合初学者，有画图

四、光栅方程的一般形式与谱线弯曲 在（ 式中所表示的光栅方程，仅是光线在光栅主截面 内入射和衍射的特殊情况。在实际的光谱仪器中，狭缝都是有一 定高度的。从缝上不同点发出的光束都是以不同的角度斜入射到 光栅面上，即这些光束是对主截面倾斜的。经光栅衍射后的衍射 光束显然也不在主截面上，并且其衍射角也不等于在主截面上的、 由狭缝中点发出的光束的衍射角，这就和棱镜一样会导致光谱线 的弯曲。 为求得斜入射情况下光栅的衍射，即光栅方程的一般形式，首 先在光栅上建立一个直角坐标系：把直角坐标系 置于光的原点 平面和光栅表面重合， 轴平栅面的中心； 行于光栅刻痕； 轴即为通过光栅中心的法线， 平面即为主截面。 如图 所示，使狭缝端点发出的斜射主光线 通过坐标 原点，另一条与 点，之平行的相邻光线入射到光栅上的 点的 坐标是 。从 点向 和它的衍射光线 分别作垂线，垂 足 。则和是 是这两条相邻入射光线的光程差， 是两条 相应的相邻衍射光线的光程差，总光程差为

粒子群算法（pso）优化rbf神经网络

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

群智能算法源代码，如蚁群，粒子群，灰狼等