PSO 最基本的代码已经在这里展示了。 它对刚接触编码的人最有帮助。 它可以用于任何优化问题。 作为一种启发式算法，它倾向于找到全局最小值，并且随着代码被矢量化，速度也得到了提高。 所提供的文件适用于无约束函数，但借助惩罚函数，可以轻松约束问题。 如果它适用于许多用户，我打算为 PSO 开发一个 GUI，并提供受约束的 PSO 文件。 还添加了广泛使用的用于检查 PSO 功能的基准功能。 还添加了改进的 PSO 文件，其中考虑了线性变化的惯性权重值。 如果有帮助，请在评论中告诉我。

matlab代码粒子群算法哈里斯鹰队优化（HHO） 该存储库包含用于优化基准功能的Harris Hawks优化代码（matlab M文件）： . ├── img | ├── convergence-2d.png | ├── convergence-50d.png | ├── logo.jpg | ├── schwefel_222.gif | └── trajectory.png ├── _config.yml ├── hho.m —— [function of harris hawks optimization] ├── LICENSE ├── README.md └── test.m —— [a test for 'hho.m'] 用法 [fbst, xbst, performance] = hho ( objective, d, lmt, n, T, S ) 在哪里 objective是目标功能的功能句柄 d是设计变量的尺寸 lmt是设计变量的限制； 是具有d行和2列的矩阵，第一列包含所有维度的下限，而第二列包含所有维度的下限。 n是粒子群的总体大小 T是最大迭代时间。 fbst是

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

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个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法 python程序代码，将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容，稍加调试即可运行。 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

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

完整代码，可直接运行

非常清楚，适合初学者，有画图