PSO优化BP的算法代码

粒子群优化算法最早应用于非线性连续函数的优化和神经元网络的训练, 后来也被用于解决约束优化问题、多目标优化问题、动态优化问题等. 在数据分类、数据聚类、模式识别、电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和系统辨识等方面, 都表现出良好的应用前景. 国内也有越来越多的学者关注粒子群优化算法的应用, 将其应用于非线性规划、同步发电机辨识、车辆路径、约束布局优化、新产品组合投入、广告优化等问题. 4

粒子群基本demo 可以根据该demo进行嵌套修改 、参数求解等等

The Particle Swarm Optimization Research Toolbox was written to assist with thesis research combating the premature convergence problem of particle swarm optimization (PSO). The control panel offers ample flexibility to accommodate various research directions; after specifying your intentions, the toolbox will automate several tasks to free up time for conceptual planning.

粒子群算法matlab实例（含注释）

粒子群算法的MATLAB程序，本文毕业设计时候用的，希望对大家有用

Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)多目标的粒子群算法，包括完整的matlab程序以及实验结果。

基于GA-PSO算法，包含程序和数据.rar

PSO应用

基于PSO算法的 -SVM算法参数优化，王洁，白静，在v-SVM算法参数选择中，现多采用反复试验的方法，局限性较大且操作复杂。因此，本文采用了粒子群算法来优化v-SVM中的参数，并将之��