这是我在网上下载的Matlab粒子群优化算法工具箱，使用比较方便，献上与大家分享

毕设仿真代码 微电网分布式能源出力优化 采用粒子群算法 有优化前后对比图 含光伏 风机 储能等单元 由各个单元前后出力对比

利用粒子群优化小波神经网络进行车位预测，仿真结果显示预测精度较高

粒子祥优化是一种新兴的老于体智话的后发式全局拟索法，子祥优化算法远过粒子间的充争和协作以实在复杂拟东空间中号找全局爆优点。它是有易犯解、易实呢、全局拟东能力奶等特点，天科学与工程领质的广泛关注，己经成为发展快的智能优化算法之一。论文介绍了粒子祥优化算法的老本原理，分析了其特点。论文中四楼子优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方进行全画述，点利用单国子方差分析方法，分析了粒粹优化算法中的性权慎，加速国子的设置对算法老构性能的影响，给出算法中的经这参数设量。最后对其未来的研是出了一些议及研究方向的展。

本文主要包含以下内容： 遗传算法和粒子群算法的程序设计的一般结构。主要介绍两类算法的程序设计中的主要思想。 介绍在Matlab编程中一些需要注意的细节。在实际编程实现中，结合Matlab 语言的特色，可以将程序效率发挥到极致。 一个遗传算法实例和一个粒子群算法实例。

完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行

多目标粒子群优化算法，万能公式，改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数 。对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数

Economic Dispatch using PSO基于粒子群算法的经济调度，含损耗电力平衡方程的粒子群优化发电机调度问题，应用粒子群优化技术解决经济调度问题。在应用程序的GUI上输入描述中提到的所有必要参数。

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等，对应的博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4521778.html