1.0版本pso部分
最近做大创开始学习遗传算法，粒子群算法等，在大佬的走向下，开始写点博客，因为是第一次写，而且自己学的也不好（捏个是重点），就当写给自己看啦。粒子群算法跟遗传算法一样，都是从自然界的自然现象得到启发，而被大牛创造出来的，在一代代的改进中逐步趋于完善，也慢慢作用于越来越多的领域中。粒子群算法称为是从鸟群寻食中得到的启发，一群鸟在一个不知道食物分布的地方觅食，它们会渐渐集中到食物最多的地方去，当然，如果地方太大的话，也可能会出现多个集中鸟比较多的地方。这里头有几个官方术语
个人理解就是一个较优解集支配一个次优解集
Pareto最佳就是在最理想条件下，我们获得了自己的最想要的结果，但是很遗憾，因为现实问题的影响因素太多，所以我们经常重叠局部最优，或者得到一堆
较优解。于是：
根据我们计算得到的最优解集，我们可以计算出理想的最终优化结果，就像如果发电的模型的话，我们可以得到我
2021-09-26 11:05:42
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A structure MATLAB implementation of MOPSO for Evolutionary Multi-Objective Optimization
A structured MATLAB implementation of MOEA/D for Evolutionary Multi-Objective Optimization
2021-09-12 13:48:04
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墨西哥牛人编写的MOPSO代码C++，与发表在IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTING上的文章对照
2021-08-30 22:37:21
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