JKD Power and Energy Solutions 开发了使用粒子群优化的互连电力系统中最佳负载频率控制的 MATLAB 仿真 提供MATLAB模型下载 如有疑问，请在评论中留下您的电子邮件

针对非线性隐式极限状态方程的可靠度指标计算,将支持向量机和粒子群优化算法相结合,提出了一种结构可靠度算法.首先结合支持向量机不受样本点限制的优点,将历次迭代产生样本点加入本次迭代样本点中,采用支持向量机对样本点进行训练,然后引入粒子群优化算法计算可靠度指标,解决迭代过程中支持向量机回归模型可靠度指标计算震荡不收敛的情况,最后根据可靠度指标收敛得到的支持向量机回归模型,采用重要抽样法计算失效概率.计算结果表明:该方法得出的失效概率具有较好的精度,特别是针对迭代过程中可靠度指标不收敛的情况具有良好的适用性.

PSO功能选择 用于特征选择的粒子群优化（PSO）。 使用PySwarm。

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等，对应的博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4521778.html

针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。

【lstm预测】基于粒子群优化算法改进的lstm预测matlab源码.zip

我已经使用粒子群优化算法为 IEEE 30 总线测试系统解决了最优无功调度问题。 控制变量，如发电机的无功输出（发电机母线电压）、变压器的抽头比和并联补偿器（如电容器）的无功输出等。已经通过 PSO 算法进行了优化，以在满足给定的一组约束的同时最小化总传输有功功率损耗。 详情请参考 ORPD_introduction 文件。

粒子群优化及智能故障诊断

此提交说明了如何使用并行计算循环对 Simulink 中表示的流程进行优化。 本次提交的目的是为您提供一个工具，您可以对其进行调整并将其应用到您自己的研究中。 因此，所呈现的过程很简单。 本次提交中提出的优化问题涉及 PI 控制器增益的选择。 基于此提交，您可以创建自己的代码/模型来解决优化问题。 您可以在以下位置找到使用 PSO（以并行计算模式运行）的示例： [1] 米哈尔丘克·马雷克； 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； Grzesiak Lech M .； 电动汽车混合动力储能系统模糊逻辑控制器的粒子群优化。 在：电力电子与应用（EPE'16 ECCE Europe），2016 年第 18 届欧洲会议。 IEEE，2016 年。 1-10。 [2] 米哈尔丘克，马雷克； Grzesiak Lech M.; 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； 电池-超级电容储能系统的实验参数辨识。 在：工业电子 (

【优化求解】基于模拟退火结合粒子群优化算法matlab源码.zip