准确及时的每月降雨量预报是水文研究等科学界面临的主要挑战，例如河流管理项目和洪水预警系统的设计。 支持向量回归（SVR）是一个非常有用的降水预测模型。 本文提出了一种新的并行协同进化算法，基于遗传算法和粒子群优化算法SVRGAPSO的并行协同进化，可以确定SVR在降雨预测中的合适参数，用于月降水预测。 并行协同进化算法的框架是同时迭代两个GA和PSO种群，这是GA和PSO种群之间进行信息交换以克服过早的局部最优的一种机制。 我们的方法采用混合PSO和GA，通过并行协同发展来获得SVR的最佳参数。 所提出的技术可用于降雨预报，以测试其概括能力并与几种竞争技术进行比较评估，例如其他替代方法，即SVRPSO（带PSO的SVR），SVRGA（带GA的SVR）和SVR模型。 实证结果表明，SVRGAPSO结果具有较好的泛化能力，在降雨预报中具有最低的预测误差值。 SVRGAPSO可以显着提高降雨预报的准确性。 因此，SVRGAPSO模型是降雨预报的有希望的替代方法。

为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征，研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启发式优化算法在特征选择中的应用，采用基于种群的元启发式算法PSO对KNN分类器进行优化，利用提出的PSO-KNN算法进行人脸识别。使用罗技网路摄影头和ORL人脸数据库，对155位受试者的10个方位的实时脸部影像进行了实验。将提出的算法与决策表(DT)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)和传统的KNN等基准识别技术进行了比较，实验结果验证了所提方法的有效性。

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PSO源程序资料.pdf

matlab代码粒子群算法合作PSO-LA 基于学习自动机（CPSOLA）算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化（PSO）技术。 这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化（CPSOLA）。 CPSOLA算法使用三层协作：群内，群内和群间。 CPSOLA中有两个活跃的种群。 在主要种群中，粒子被放置在所有群体中，每个群体都包含搜索空间的多个维度。 此外，CPSOLA中还有一个二级人口，使用的是常规PSO的更新格式。 在合作的上层，嵌入式学习自动机（LA）负责决定是否在人群之间进行合作。 在五个基准功能上组织了实验，结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性，群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh，“”，在2012年第20届伊朗电气工程大会（ICEE）上，2012年，第656至661页。 [2] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad R

matlab代码粒子群算法动态PSO-LA 基于三动作学习自动机（DPSOLA）算法的动态全局和局部组合粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 最近已经开发了许多粒子群优化（PSO）算法的变体，其最大目的是摆脱局部极小值。 这些最新变化之一是PSO-LA模型，该模型采用控制粒子速度的学习自动机（LA）。 PSO的另一个变体使粒子能够动态搜索全局和局部空间。 本文提出了一种基于三动作学习自动机（DPSOLA）的动态全局和局部组合粒子群优化算法。 嵌入式学习自动机累积来自个体，局部最佳粒子和全局最佳粒子的信息，然后将它们组合以在问题空间中导航粒子。 所提出的算法已经在具有不同维度的八个基准函数上进行了测试。 从测试台来看，这项工作是独一无二的。 评估包含较大的人口规模（150）和较高的维度（150）。 结果表明，适应度和收敛速度优于传统的PSO，DGLCPSO和以前的基于PSO的LA算法。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Saeed Shiry Ghidary，“，”在2011 IEEE第12届国际计算智能和信息学研讨会

hybrid PSO-WPA optimization of software defects on DNN

将PSO(粒子群算法)应用到TSPTW问题(时间窗车辆调度问题)上

PSO功能选择 用于特征选择的粒子群优化（PSO）。 使用PySwarm。

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