matlab聚类的代码聚类 PSO聚类算法[Matlab代码] 作者：Augusto Luis Ballardini电子邮件：网站： 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 根据GNU自由文档许可版本1.3或自由软件基金会发布的任何更高版本，授予复制，分发和/或修改本文档的权限； 没有不变的部分，没有前封面文字，也没有后封面文字。 许可证的副本包含在标题为“ GNU自由文档许可证”的部分中。 以下代码受以下论文的启发：Van Der Merwe，DW; 美联社Engelbrecht，“使用粒子群优化的数据聚类”，《进化计算》，2003年。CEC'03。 2003年大会，第1卷，第215,220页，第1卷，2003年12月8日至12日，doi：10.1109 / CEC.2003.1299577 URL： 与该实现有关的简短教程可以在这里找到：

对粒子群算法进行改进，改进后的粒子群算法应用于最优路径选择。

matlab 遗传算法程序程序，简单标准，可参考，适合初学者。

电源关断方法学

这是Matlab的灰色系统与PSO优化方面的源码-SO_PSO_xuan.m 用PSO优化灰色系统的matlab源代码.希望对大家有用.

"pso优化算法" matlab语言实现 含英文论文和代码

遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)都属于进化算法，用于优化计算时，可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中，大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的板子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上，并可以根据实际要求进行灵活调整，加工实物后进行实测，实测结果和仿真结果具有很好的一致性。

///// pymoo：Python中的多目标优化 我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。 安装 首先，请确保您已安装Python 3环境。 我们建议使用miniconda3或anaconda3。 官方版本始终在PyPi上可用： pip install -U pymoo 对于当前的开发人员版本： git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoo cd pymoo pip install . 由于为了加快速度，还可以编译某些模块，因此您可以仔细检查编译是否有效。 执行命令时，请确保不在本地pymoo目录中，因为否则将不使用站点包中已安装的版本。 python -c " from pymoo.util.function_loader import is_compile

运行 main.m 来测试 MO_Ring_PSO_SCD。 您可以参考论文'2。 CT Yu、BY Qu 和 JJ Liang*，“使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器”，IEEE 进化计算汇刊。 （DOI：10.1109 / TEVC.2017.2754271），以获取有关此算法的更多说明。 这篇论文也在“MO_Ring_PSO_SCD.zip”文件中。 如果您有任何问题，请毫不犹豫地与我联系（zzuyuecaitong@163.com）。

标准粒子群程序 运用PSO算法进行测试函数 MATLAB 编写