基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�

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本代码通过具体的算例给出PSO算法的详细过程，通过优化算法寻找一个双参数方程的极值。Python代码。

JuSwarm PSO的无梯度非线性优化 JuSwarm.jl是一个使用无梯度粒子群优化（PSO）算法解决非线性多元优化问题的软件包。 简单的例子 考虑n维的简单多元球面函数： f(x) = sum(x.^2) 可以使用JuSwarm.jl和Optim.jl提供的混合优化器来找到最小值，如下所示（考虑10维球体函数）： using JuSwarm using Optim f(x) = sum(x.^2) Num_Of_Dims = 10 PSOoptions = PSOOptions(Num_Of_Dims; SwarmSize = 50, HybridOptimizer = Optim.LBFGS()) sol = psoptimize(f, PSOoptions) # Found minimum x = sol.xbest # Objective function value co

程序直接可以运行 是本科设计一个很好的借鉴，粒子群和遗传算法的结合，注释比较详细，还有论文辅助

改进PSO算法在电力系统无功优化中的应用.pdf

约束多目标粒子群算法MATLAB 完整代码，有实例

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