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本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下： 与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。具体步骤是设定一个变异概率p ，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最后使得遗传算子比较高效。

粒子群算法，最优化问题求解，有疑问可以后台私信博主

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它

这是我在学习粒子群算法中用到的一些文章，很全面，做毕业设计用到的。有一些借鉴作用，希望能帮到大家。

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HTML5 Canvas粒子发光动画特效是一款基于Canvas绘制鼠标光标移动跟随的火焰粒子动画特效。

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型。通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数。对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE,MAE,MPE和Th

基本的粒子群算法，测试数据为cec2013，能描绘数据的优化过程。最有值为-1400，-1300，...-100，100，200，...1400，共28个测试函数。

经典leach算法，和PSO算法，有想法的同学可以融合在一起，便于对比仿真。亲测有效