hslogic算法仿真-PSO粒子群优化算法——对多个函数进行最优值搜索

一个利用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络的程序，在matlab环境中进行操作，代码简便可行。(The use of a PSO particle swarm optimization algorithm to train BP neural network procedures, operating in the MATLAB environment, the code is simple and feasible.)

基于Python实现的粒子群算法，上传上来方便大家交流学习，算法实现了最基础的粒子群算法，并附带简单的注释，大家可以根据自己的需要进行修改。粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物（不知道食物的具体位置），但是能闻到食物的味道（能知道食物距离自己位置）。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。

用PSO算法优化Schaffer's f6函数，该函数的全局最小值为y=0，而最优解为（0,0）。

各类改进粒子群算法，模拟退火，混合，随即权重，粒子群算法

最详细的PSO算法通过Java实现，附带详细注释 介绍地址：https://blog.csdn.net/HYL51740740/article/details/106105925 private static int M=200; //迭代次数 private static int numParticles=50; //粒子数 private static int dimension=3; //粒子维数 private static double[][] pBest = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的历史最优位置信息 private static double[][] xPos = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的当前位置信息 private static double[][] xVel = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的速度信息 private static double[] gBest = new double[dimension]; //存储全局最优解对应的位置信息 private static double[] fitness = new double[numParticles]; //存储各粒子适应值

包含最基础的de差分进化算法，pso粒子群优化算法，以及fmincon（）等函数中最常用的内点法

PSO粒子群优化算法及改进型的原理、文献、matlab代码程序。里面有原始的代码，改进的代码，各种文献主要是量子粒子群算法，还要粒子群各种算法的参数优化文献。

CUDA平台加速粒子群优化算法（pso），自己实现，结构清晰，加速比可达到10倍左右，适合初学者，因为还有一定的优化空间。

PSO(粒子群优化算法)的VB程序。VB6.0程序源代码以及界面设计，用以实现粒子群优化算法. 粒子群优化算法