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仿真模型及运行结果

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。

pso.m是主程序，pso-pid是适应值函数， 粒子群优化PID 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization）。思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为。 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子有两个属性：位置和速度； 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，通过适应度函数确定适应值来评价当前位置的好坏，并记录最优解。

运用LOGWARE4．0软件中的“COG”模块对仓库选址进 行精确重心法求解。实验结果如图2所示。实验表明，从25 次迭代以后，运算结果保持不变。因此 ，该仓库的地址为 = 6．298，Y=6．484，运输成本为55 015 057．44美元。 图2 运用精确重心法求解仓库选址问题的结果 4．1．3 粒子群算法求解实例结果 采 用 MATLAB7进 行 算 法 编 程 ，在 Intel Core2 Duo CPU T7100 1．80 GHz的计算机上进行计算。经过多次实验， 最终确定粒子群算法的各项参数 ：种群规模 m=25，惯性权重 CO=0．2，学习因子 c，=c，=1．5，迭代次数 gmax=30。 经过一次计算机实验 ，得到的初始种群如图3所示，经过 3O次迭代，种群的平均适应度和最优适应度的变化情况如图4

「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模，利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛，加入自适应混沌变异操作，在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明，即使在复杂的环境下，利用该算法也可以规划出一条全局较优路径，且能安全避碰。