粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群觅食的行为，使粒子在搜索空间中不断更新位置和速度，从而找到问题的最优解。PSO算法具有收敛速度快、参数设置简单、易于实现等优点，在函数优化、神经网络训练、机器学习等领域得到了广泛应用。 我们提供的粒子群算法资料包含了详尽的PPT和C++源码，旨在帮助读者深入了解PSO算法的原理、实现方法和应用技巧。PPT内容条理清晰，图文并茂，从算法的基本原理出发，逐步介绍了PSO算法的核心思想、数学模型、关键参数以及应用实例，有助于读者快速掌握PSO算法的核心知识。 同时，我们还提供了完整的C++源码实现，包括算法的主程序、粒子类定义、适应度函数计算等关键部分。源码注释详细，易于理解，读者可以通过阅读源码深入了解PSO算法的实现细节，并在此基础上进行二次开发和应用。

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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

混合NSGAII-多目标粒子群优化算法是一种用于解决多目标优化问题的高效算法，它结合了非支配排序遗传算法（NSGA-II）和粒子群优化（PSO）的优势。NSGA-II是一种基于种群的演化算法，适用于处理多个目标函数的优化问题，而PSO则是一种基于群体智能的全局搜索方法，能够快速探索解决方案空间。 在MATLAB环境下，这个压缩包包含了一系列用于实现这一算法的脚本和函数： 1. `trygatf1.m`, `trygatf3.m`, `trygatf2.m`：这些可能是测试函数，用于检验算法性能。它们可能代表了不同的多目标优化问题，比如测试函数通常模拟现实世界中的复杂优化场景。 2. `NonDominatedSorting.m`：这是非支配排序的实现。在多目标优化中，非支配解是那些没有被其他解在所有目标函数上同时优于或等于的解。这个函数将种群中的个体按照非支配关系进行排序，是NSGA-II的核心部分。 3. `CalcCrowdingDistance.m`：计算拥挤距离，这是NSGA-II中用于保持种群多样性的一个策略。当两个个体在同一非支配层时，根据它们在目标空间中的相对位置计算拥挤距离，以决定在选择过程中谁应该被保留下来。 4. `SelectLeader.m`：选择领袖函数。在混合算法中，可能会有多种策略来选择精英个体，如保留上一代的最佳解或者根据某种规则选择部分解作为领袖。 5. `FindGridIndex.m`：这可能是网格索引查找函数，用于在特定维度或目标空间中分配个体到网格，以辅助解的分类和比较。 6. `DetermineDomination.m`：确定支配关系的函数。每个个体需要与其他个体比较，以确定其在目标函数空间中的支配状态。 7. `SortPopulation.m`：对种群进行排序的函数，可能包括非支配排序和拥挤距离排序等步骤。 8. `DeleteOneRepMemebr.m`：删除重复或冗余个体的函数，确保种群中的每个个体都是唯一的，以保持种群的多样性。 通过这些脚本和函数的组合，用户可以实现一个完整的混合NSGAII-PSO算法，解决多目标优化问题。在实际应用中，用户可能需要调整参数，如种群大小、迭代次数、学习因子等，以适应具体问题的需求，并通过测试函数验证算法的性能和收敛性。这种混合算法的优势在于结合了两种优化方法的特性，既能利用PSO的全局搜索能力，又能利用NSGA-II的非支配排序和拥挤距离策略来保持种群的多样性和进化方向。

通过假设存在记忆效应和长程相互作用，将非广义统计量与相对论流体动力学（包括相变）一起讨论在重离子碰撞中产生的带电粒子的横向动量分布。 结果表明，非扩展统计和流体动力学的综合贡献可以很好地描述sNN = 200 GeV时Au + Au碰撞和sNN = 2.76 TeV时π±和K±的Pb + Pb碰撞的实验数据。 整个测得的横向动量区域，对于pp-，在pT≤2.0GeV / c的区域内。 这与我们以前使用常规统计数据和流体动力学的工作不同，后者的可描述区域仅限制在pT≤1.1GeV / c。

我们在ALICE测量的中心性类别中，以sNN = 5.02 TeV表示Pb-Pb碰撞中的带电粒子伪快速密度。 该测量涵盖了从3.53.5到5的较大伪快速范围，足以可靠地估计碰撞中产生的带电粒子总数。 对于最中心的碰撞（0到5％），我们发现21400±1300，而对于最外围的碰撞（80到90％），我们发现230±38。 这对应于（27±4）％超过ALICE先前报告的sNN = 2.76 TeV的结果。 发现在重离子碰撞中产生的带电粒子总数与能量有关，符合行为的修正幂律。 将最中心碰撞的带电粒子假快速密度与模型计算进行比较，但都无法完全描述所测得的分布。 我们还提出了带电粒子的速度密度的估计。 发现该分布的宽度与光束速度具有显着的比例关系，而与从顶部SPS能量到LHC能量的碰撞能量无关。

傅立叶系数v2和v3表征sNN = 5.02 TeV在PbPb碰撞中产生的带电粒子的方位分布的各向异性，是通过CMS实验收集的数据进行测量的。 测量结果涵盖了宽的横向动量范围，1 10 GeV / c范围，其中各向异性的方位角分布应反映所创建介质中部分能量损失的路径长度依赖性。 结果显示在PbPb碰撞中心性的几个区间中，涵盖了60％的大多数中心事件。 v2系数是使用标量积和多粒子累积量方法测量的，它们对初始状态波动具有不同的敏感性。 在所有检查的中心度类别中，两种方法的值一直保持正值，直到pTˆ60-60 80 GeV / c。 v 3系数，仅用标量积方法测量，对于pT≥20 GeV / c趋于零。 理论计算和数据之间的比较为重离子碰撞中Parton能量损失的路径长度依赖性提供了新的约束，并突出了初始状态波动的重要性。

提出了使用2016-2017年CMS实验收集的s = 13 TeV的质子-质子碰撞数据搜索衰变为光子和弱相互作用粒子的长寿命粒子的方法。 数据集对应于77.4 fb-1的综合亮度。 结果是在超对称性和规范介导的超对称性破裂的背景下进行解释的，其中中性分子是长寿命的，并衰变成光子和引力子。 极限值是根据中性线适当的衰变长度和质量而定的。 对于0.1、1、10和100 m的适当中性衰减长度，在95％的置信度下，质量分别高达320、525、360和215 GeV的质量被排除在外。 我们将中性线的适当衰变长度的先前最佳限制扩展了一个数量级，而中性线的质量则扩展了最高100 GeV。

我们研究了在大型强子对撞机（LHC）上弱耦合到标准模型字段的伪标量的类轴标粒子（ALP）的发现潜力。 我们的重点是耦合到电磁场的ALP，这会引起逐光的异常散射。 在质子碰撞和重离子碰撞中，大型强子对撞机在超外围碰撞中光子对的集中独家生产中，可以直接探究这一点。 我们考虑了LHC的非标准碰撞模式，例如sNN = 7 TeV时的氩-氩碰撞和sNN = 8.16 TeV时的质子-铅碰撞，以访问参数空间中与先前考虑的铅-铅互补的区域 和质子-质子碰撞。 此外，我们表明，使用激光束相互作用，我们可以将ALP限制为由异常的逐光散射效应引起的折射率的共振偏差。 如果我们结合上述方法，则可以在从eV规模到TeV规模的各种质量范围内探测ALP。

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