如何开发粒子群算法，运用改进粒子群算法解决规划问题，附带程序。

基于PSO-KELM的卫星参数区间预测代码 matlab版，使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine，KELM)算法相结合的卫星参数区间预测模型。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab粒子群算法_PSOMutation_PSO_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

里面包含粒子群算法的介绍说明，粒子群算法具体的实现过程和matlab程序代码 里面包含粒子群算法的介绍说明，粒子群算法具体的实现过程和matlab程序代码

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：粒子群算法的寻优算法_非线性函数极值寻优_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

使用于电力系统分析、最优潮流计算

matlab粒子群适应度函数代码从中选择的代码：。 内容 1choice_DDM：Matlab的功能是将单选漂移扩散模型拟合到错误检测/响应时间数据中（例如，在纸上）。 顶级功能是FIT_diffusion_model_PSO_SS.m 。 通过粒子群优化（）进行的优化。 由于单选DDM没有已知的解析解决方案，因此通过蒙特卡洛模拟生成的给定参数集的模型预测。 代码包括可选的累加器泄漏，边界崩溃和错误前累加开始参数，我当时使用这些参数，但出于各种原因未在本文中包括。 NB仿真代码根本没有优化-这是我第一次进行建模，效率很低：-DA少量的工作将大大加快仿真速度。 执照 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许提供软件的人员这样做，但须满足以下条件：上述版权声明和本许可声明应包含在所有副本中或本软件的实质部分。 如果您使用软件进行自己的研究，请引用该论文。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的

利用matlab写了粒子群优化算法的一个脚本文件，每行代码都有详细注释，可以根据代码内容自行修改，实现自己需要的功能

里面包含粒子群算法的介绍说明，粒子群算法具体的实现过程和matlab程序代码

MATLAB实现粒子群算法，可以看到寻优的过程。并且在每句后都有注解。