matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码

粒子群算法（PSO）无线传感器网络（WSN）节点覆盖优化 基于 0/1 模型，进行寻优 语言：Python

更新粒子的速度和位置： 初始速度： 初始位置： 群体历史最优解： 个体历史最优解： 取 ， , 得到速度和位置的更新函数为

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粒子群算法（PSO）用于解决山地路线规划问题(完整程序以及讲解PPT)

包括PSO算法、Simulink模型和IAE目标函数

离散二进制粒子群算法PSO MATLAB代码

标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

1 原理 粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物（不知道食物的具体位置），但是能闻到食物的味道（能知道食物距离自己位置）。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。 利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群算法求解函数的最值。因此需要事先把实际问题抽象为一个数学函数，称之为适应度函数。在粒子群算法中，每只鸟都可以看成是问题的一个解，这里我们通常把鸟称之为粒子，每个粒子都拥有： 位置，可以理解函数的自变量的值； 经验，也即是自身经历过的距离食物最近的位置； 速度，可以理解为自变量的变化

(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html