为了提高基于群体智能的粗糙集最小属性约简算法的求解质量和计算效率,提出一个结合长期记忆禁忌搜索方法的粒子群并行子群优化算法.并行的各子群不仅具有禁忌约束,而且包含多样性和增强性策略.由于并行的子群共同陷入局部最优的概率小于一个粒子群陷入局部最优的概率,该算法可提高获得全局最优的可能性,并减少受初始粒子群体的影响.多个UC I数据集的实验计算表明,提出的算法相对于其他的属性约简算法具有更高的概率搜索到最小粗糙集约简.因此所提出的算法用于求解最小属性约简问题是可行和较为有效的.

用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值 用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值

这是我在网上下载的Matlab粒子群优化算法工具箱，使用比较方便，献上与大家分享

毕设仿真代码 微电网分布式能源出力优化 采用粒子群算法 有优化前后对比图 含光伏 风机 储能等单元 由各个单元前后出力对比

多目标粒子群优化算法，万能公式，改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数 。对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

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

智能优化算法： 粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可

基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法，钱晓宇，方伟，为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题, 特别是高维优化问题上的优化性能, 提出了一种基于Solis\&Wets 局部搜索的反向学习竞争粒子群�