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

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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