张继荣,张天.基于改进粒子群算法的PID控制参数优化[J].计算机工程与设计,2020,41(04):1035-1040 PSO算法优化Simulink模型的参数在线整定 资源及仿真模型介绍： https://blog.csdn.net/qq_42249050/article/details/111247446

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Codes v 2.0 of "A Chaootic Hybrid Butterfly Optimization Algorithm with Particle Swarm Optimization for High-Dimensional Optimization Problems" 摘要：为了解决蝶形优化算法（BOA）容易出现精度低、收敛慢的问题，研究的趋势是将两种或多种算法进行混合，以获得优化问题领域的更优解。提出了一种新的混合算法，即HPSOBOA，并介绍了三种改进基本BOA的方法。因此，引入了使用三次一维图对BOA进行初始化，并进行了非线性参数控制策略。此外，粒子群优化（PSO）算法与BOA混合，以改进全局优化的基本BOA。进行了两个实验（包括 26 个著名的基准函数）来验证所提出算法的有效性。

本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)

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粒子群算法及其改进，在原有粒子群算法基础上进行改进，增加免疫算法，使其尽快跳出早熟，收敛更快，结果更优！(Particle swarm optimization (PSO) and its improvement are improved on the basis of the existing particle swarm algorithm, and the immune algorithm is added to make it jump out of premature, faster convergence and better results)

此 MATLAB 代码可帮助您了解使用二进制 GA 和 PSO 技术实现的经济负载调度。 使用无损失和有损失情况的编码演示了 ELD 问题... 参考：Sivanandam、SN 和 SN Deepa。 软计算原理（附光盘）。 约翰威利父子公司，2007 年。

经典的PSO算法，是一种基于种群的随机优化技术，粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物。适用于入门学习。通过判断粒子停滞状态，陷入局部最优时重启粒子继续搜索。