1内容中主要包含了简单非类编写的PSO算法，两个有点区别的并行PSO算法，第一种并行会使用计算机允许的线程，第二种并行可以控制使用线程的数量，具体可通过任务管理器查看区别； 2可以直接运行对比算法的并行计算效果； 3测试的时候也可以打开自己电脑的任务管理器查看并行进程； 4因为测试函数简单，所以并行效果不容易看出来，因此加了sleep(2)函数验证并行结果，如果是复杂的耗时的函数，效果会更加明显。

pso_svm算法，里面有注释，每个模块是单独编，可读性强，利用率高。里面的数据可能没有，你需要可以自己去数据库下载。

matlab代码粒子群算法PSO的审查 我的论文《粒子群优化算法评论》的存储库，这是专业英语课程的最终项目，此处发布的代码包括SPSO，BBPSO，CLPSO等。 内容声明 在“ Data ，所有模拟结果都存储在servel .mat文件中。 实验结果已存储在Tabs文件中，如论文中建议的最多表格一样。 实验结果已经可视化为图形，这些图形已在文件夹Figs论文中引用。 MatlabCode有参与我的论文所有算法代码，包括APSO ， BBPSO ， breed-PSO ， CLPSO ， LDIW-PSO和SPSO 。 测试功能也已经放在Funs文件夹中，包括Ackley ， Alpine ， Griewank ， Rastrigin ， Rosenbrock ， Schwefel ， Sphere ， Sum of Different Power 其他 涉及算法的代码可以在以下位置找到： 我还在文章中发布了关于志虎SPSO（标准粒子群优化）的介绍，该文章可以在以下位置找到：

基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化详细描述了二进制PSO算法的特征选择

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粒子群算法 人工智能大作业论文，粒子群优化算法转化旅行商问题的源代码及数据 源代码：mytsp14.py 数据：burma14.txt 数据类型：经纬度 数据来源： :

本程序为标准粒子群优化算法，以优化目标函数为例，能够很好运行，使用者根据自己的要求在此程序上更改即可。

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PSO-FastSLAM（粒子群优化） 思想：针对FastSLAM存在的粒子退化问题，将群体智能中的粒子群合作技术引入FastSLAM框架。 方法：1.重采样后利用所有粒子的位姿计算机器人的位姿，选择所有粒子位置的均值而不是权重最大的粒子位置作为目标位置，作为PSO的目标。2.利用粒子合作—PSO，更新机器人位姿。