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要求：对于给出的数据集--深圳市楼盘带经纬度—设立基站。每个基站的有效覆盖范围为10Km，欲让基站信号覆盖所有小区，求解最小的基站数目以及其位置。 1. 设立两个鸟巢（1*m维数组），称为x_nest, y_nest。对应位置的组合即为一个基站位置。m表示当前选用m个基站。 2. 适应度函数定义为未被包含的小区数量。 3. 按照布谷鸟算法的方式更新与抛弃解。 4. 当适应度函数达到0时，m减一进行下类型的布谷鸟迭代。

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Matlab源码 智能优化算法 差分进化 粒子群 模拟退火 蚁群算法 算法详解+可实现代码

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。

无功优化算法，为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题 ， 利用混沌优化具有 “ 奇异吸 引子 ” 的特性 ， 在解空间进一步搜索 ， 两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解 。

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

粒子群优化神经网络的权值和阈值，用于钢水温度的预测，效果十分显著，程序讲解仔细

粒子群优化算法(PSO)综述介绍.ppt