使用PSO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间

通过最简单的一元函数的求解来详细解释如何通过粒子群算法进行编程，注释详细。

1.python程序 2.可直接运行，有数据集

基于PSO粒子群优化算法的车间调度matlab仿真程序最后输出调度结果以及甘特图，matlab2021a测试。

用MATLAB编写PSO算法及实例，详细讲解了pso算法的流程和编程设计思路，最后并附有三目标的实例分析。

基本的粒子群算法，测试数据为cec2013，能描绘数据的优化过程。最有值为-1400，-1300，...-100，100，200，...1400，共28个测试函数。

经典leach算法，和PSO算法，有想法的同学可以融合在一起，便于对比仿真。亲测有效

PSO粒子群算法用C++实现，粒子群算法是人工智能的一种群智能算法，这里是用c++进行的简单实现

  深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得到不错的分类精度，此外，PSO 还可以提高现有模型结构的性能，PSO是自动化超参数选择和有效利用计算资源的有效技术。 针 对CＮＮ 算法的收敛速度较慢、过 拟合 等问题, 文章提出一种基于PSO和 CNN 模型的图像分类方法，在分析完CNN各超参数对其性能的影响后，引入 PSO 算法进行寻优以增强CNN网络模型的特征提取能力,模型将CNN算法中需要训练的参数作为粒子进行优化，将 更 新 的 参 数 用 于ＣＮＮ 算 法 的 前 向 传播，调整网络连接权矩阵迭代，直到误差收敛，停止算法，以达到最终的模型优化。

matlab实现的pso算法