标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

1 原理 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。 利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群算法求解函数的最值。因此需要事先把实际问题抽象为一个数学函数，称之为适应度函数。在粒子群算法中，每只鸟都可以看成是问题的一个解，这里我们通常把鸟称之为粒子，每个粒子都拥有： 位置，可以理解函数的自变量的值； 经验，也即是自身经历过的距离食物最近的位置； 速度，可以理解为自变量的变化

1.里面有一片类似的轴承故障诊断论文 2.计算了VMD的能量熵和样本熵 3.做了多种数据集，包括单特征和多特征pca归一化 4.利用了粒子群算法优化SVM参数 5.python代码齐全

Matlab-代码实例-粒子群算法---多目标搜索算法讲解

(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html

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

此代码详细的按粒子群算法原理编写，每一步走都能轻松看懂。其中用粒子群算法优化了单目标函数，需要测自己的函数，在原代码上修改就可以了！

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

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