【Matlab源码】模糊控制器的粒子群优化算法

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等，研究建立了粮库选址模型；进而考虑带障碍约束条件，采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法，解决了粮库选址问题；最后，以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明，使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性，为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。

针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

基于遗传算法和粒子群优化算法的信道分配研究，文中介绍遗传算法和粒子群算法各自的优缺点，并进行结合算法进行信道分配

提出一种利用粒子群优化算法进行在线寻优的自适应控制算法, 该方法可抑制极限环的振荡幅值. 应用极
值搜索控制的思想, 在线测量极限环的振荡幅度, 并将其作为优化目标, 利用粒子群优化算法寻找最优控制量, 使得
极限环的振荡幅值最小. 针对粒子群优化和极限环控制的特点, 提出一种加快收敛的算法. 数值实验表明, 提出的算
法不仅与传统基于摄动方法的极值搜索控制性能相当, 而且可对非凸和不光滑目标函数进行在线寻优, 鲁棒性更强.

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑、合理，有一定的实用价值。

基于粒子群优化的ATO控制策略

这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强 这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强