适合深入学习粒子群算法的学者以及学习小车避障的初学者

网络切片是基于SDN/NFV的5G网络架构实现按需组网的一种重要技术。通过分析5G主要场景，提出了 SDN/NFV 架构下一种基于 GA-PSO 优化的网络切片编排算法。该算法利用粒子群算法能够快速收敛于全局最优解的特性，设计网络切片性能的评价函数。并且利用遗传算法快速随机搜索的能力，实现对网络切片的更新和优化，利用粒子群追逐局部最优解与全局最优解得到最优网络切片。仿真实验结果表明，该算法能够实现对多业务场景网络切片的个性化创建，充分发挥SDN 的集中控制方式的优点，在降低网络能耗的同时，提高网络资源利用率。

Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) is proposed by Coello Coello et al., in 2004. It is a multi-objective version of PSO which incorporates the Pareto Envelope and grid making technique, similar to Pareto Envelope-based Selection Algorithm to handle the multi-objective optimization p

CPU版本的粒子群优化算法，主要是用于求解函数优化，用于GPU版本的粒子群算法进行对比，效果理想，可以直接运行。

使用CUDA编程实现并行粒子群优化算法，主要运算部分在GPU上实现，CPU实现逻辑控制。并行计算比串行块10倍多，速度快，精度高。

基于C#的粒子群算法，该算法很简单明了的阐释了粒子群的真正意义

PSO粒子群算法C#源码 包含文件： 粒子类； 粒子群类； 适应度类； 主函数.

输入总转矩T，然后使用改进粒子群算法输出T1，T2。 其中Td=T1+T2

PSO粒子群优化算法及改进型的原理、文献、matlab代码程序。里面有原始的代码，改进的代码，各种文献主要是量子粒子群算法，还要粒子群各种算法的参数优化文献。

第九届MathourCupD题基于 DRA-PSO 优化的钢水脱氧合金化深度探究，