利用人工智能中粒子群算法编写C++程序，能够求解函数最优值等问题

matlab代码粒子群算法Autoscoper-V2 本版本的自动显微镜由Ben Knorlein博士重新设计。 Autoscoper 1由Andy Loomis（原始CUDA版本）和Mark Howison（OpenCL重新实现）开发。 版本2结合了CUDA和OpenCL版本的来源，并允许使用其中任何一个。 此外，为了简化安装和编译，已将构建系统更改为CMake，并将UI切换为QT4。 与原始版本相比，第2版还改善了处理，改进了多个错误并提供了新功能，例如，多骨支持，批处理，使用外部软件来计算骨骼的匹配度（例如Matlab），改进的裁剪和许多其他功能。 最新版本的autoscoper由Bardiya Akhbari修改和维护。 可以从下载源代码和二进制文件。 另外，请检出由Bardiya Akhbari创建的程序，它具有附加的调试功能并支持粒子群优化（PSO）算法。 可以下载Bardiya Akhbari更新后的分支的可执行文件

粒子群算法的测试函数：Griewank函数

matlab代码粒子群算法owf-最优布局 海上风电场布局优化 该项目旨在获得海上风电场中涡轮机的最佳布局。 优化问题旨在找到一种布局，在给定固定数量的涡轮机作为输入的情况下，该布局可将发电损失的百分比降至最低。 由于尾流效应，风电场布局对发电产生很大影响，其中上游涡轮机降低了下游涡轮机感知的风速。 该项目是在MATLAB中开发的，考虑了两种优化方法： 遗传算法； 和 多目标粒子群优化（MOPSO）。 该项目考虑了和中的工作。 顶层布局 . ├── Optimization - Genetic Algorithm # All files related to the optimization using GA ├── Optimization - MOPSO # All files related to the optimization using MOPSO ├── Isocontour # All files related to the code implemented to produce wind speed contours └── README.md 考虑的方法 风电场设

很好的资料，里面提供了粒子群算法如何在天线设计中的应用，希望对大家有帮组。

PSO-ELM 粒子群算法优化极限学习机

用matlab实现了标准粒子群算法，遗传算法，以及粒子群遗传算法的结合算法。可直接运行

鉴于标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度低,我们提出了一种改进的基于模拟退火的粒子群算法(NPSO)。将模拟退火算法的思想引入粒子群算法中,并对更新公式进行简化;提出了一种自适应随机惯性权重,实现了自适应平衡局部搜索和全局搜索的能力;提出了“优胜劣汰”的更新机制,加快了算法的收敛速度。与其它几种粒子群算法在4个基准测试函数上的实验比较,实验研究表明,NPSO算法的性能很好。

粒子群算法的入门代码，用C++实现了粒子群算法的基本过程，适合入门

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