MATLAB粒子群算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题。增加了最大最小蚂蚁系统对问题进行求解，直接就能用。还有改进模拟退火算法遗传算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，需要可以联系我，可以直接用。 MATLAB粒子群算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题。增加了最大最小蚂蚁系统对问题进行求解，直接就能用。还有改进模拟退火算法遗传算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，需要可以联系我，可以直接用。 MATLAB粒子群算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题。增加了最大最小蚂蚁系统对问题进行求解，直接就能用。还有改进模拟退火算法遗传算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，需要可以联系我，可以直接用。 MATLAB粒子群算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题。增加了最大最小蚂蚁系统对问题进行求解，直接就能用。还有改进模拟退火算法遗传算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，需要可以联系我，可以直接用。

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在过去的十多年，粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展。本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程，然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展，最后对该算法未来的研究进行了分析和展望。

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粒子群算法是一种常使用的演化算法，可用于数值函数优化、工程优化等。采用matlab进行编写粒子群算法优化单目标函数测试集，测试集采用CEC2017。CEC2017测试集包含29个测试函数，每个测试函数都进行测试优化，符合文献来源，可将测试集用于其它算法测试！

粒子群优化（PSO）是一种自然启发的启发式优化方法。在 PSO 中，存在粒子，每个粒子都是一个候选解，搜索解空间以找到给定函数的最优点。每个粒子都有一个位置和一个速度矢量，通过更新速度矢量来寻找更好的位置。速度更新规则的灵感来自于鸟群的行为，并受益于粒子自身的最佳位置和全局最佳粒子的位置。 该项目包含 Julia 中粒子群优化的实现。该 repo 使用 MPI 提供串行和并行实现。该项目还提供了一个接口，用于在 Knet 的帮助下使用 PSO 训练神经网络。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Lua的粒子群优化库_lua_代码_下载

用于 N 维目标函数的 PSO 的Fortran实现_粒子群优化 _Fortran_代码_下载

一个使用粒子群优化（PSO）算法的机器人路径规划演示 效果展示：https://github.com/zegangYang/PSO_PathPlaningNew/blob/master/ui_image_1.png 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

使用 PSO（粒子群优化）或 DDS（动态维度搜索）算法进行（可选并行化）优化，这些算法在具有许多局部极值和有限数量的函数评估的多维（即多参数）函数方面表现出色。并行化版本建立在 Rmpi​​ 之上，旨在用于高度计算密集的目标函数（>20 秒评估时间）。该软件包的另一个重点是可以从中间项目文件恢复中断的优化运行。这些特性使该软件包可用于复杂数值模型（例如水文模型）的自动校准。