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PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。

【RBF预测】基于粒子群算法优化RBF神经网络实现数据回归预测含Matlab源码

加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此，针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数，采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中，通过分别映射PSO个体最优位置，把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置，引入混沌机制，以混沌变量的遍历性改进粒子群算法，提高全局搜索能力，避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测，结果表明了文中所提方法的有效性。

matlab代码粒子群算法 ********火车时刻表问题******* 设置：要获取执行代码所需的所有必要条件，请运行Matlab中的startup.m文件。 我们有一个Matlab脚本，该脚本以不同的参数运行所有5种算法：runAll.m 您可以从runAll.m脚本中查看如何执行每种算法，下面还提供了执行每种算法所需的代码。 **在任何算法代码之前包括以下内容** numTrains = 10 LatestDep = 7 numStations = 3 sc = RandomTrains（numTrains，latestDep，numStations）; rs = sc.getRS（）; IdealSolution = rs.genIdealSolution（）; rs.reset（）; [initSolution，initConflicts，initLateness] = rs.getSolution（）; **遗传算法** rs.reset（）; GApopulation1 = 10; [GAIts1，bestGADelay1，bestGACost1] = GA_Main（s

量子粒子群算法探究.docx

前面一个资源没有考虑全局信息素的挥发,这一个做了一点改进...

matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码

针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题，提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素，建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流配送指标体系；依据物流配送指标体系，基于信息熵建立综合考虑主观和客观因素的物流配送路径优化问题的目标函数；最后为提高计算搜索效率提出一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法，并进行仿真验证。通过实例仿真表明，基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法可以有效解决物流配送路径选择问题。

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。实现版本Java,Python,MatLab多版本实现