运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

本文提出了一种新的优化算法，即分级人工蜂群优化算法，称为HABC，以解决射频识别网络规划（RNP）问题。 在提出的多层次模型中，较高层次的物种可以由较低层次的亚种群聚集。 在底层，每个采用规范ABC方法的子种群并行搜索零件尺寸最优值，可以将其构建为高层的完整解决方案。 同时，运用具有交叉和变异算子的综合学习方法来增强物种间的全局搜索能力。 针对一组10个基准优化问题进行了实验。 结果表明，与几种成功的群体智能算法和进化算法相比，拟议的HABC在大多数选定的基准函数上均具有出色的性能。 然后将HABC用于在两个不同规模的实例上解决现实世界中的RNP问题。 仿真结果表明，该算法在优化精度和计算鲁棒性方面优于RNP。

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题，提高寻优能力，设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法，建立了水电优化调度数学模型，提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法，包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计，并编制了基于Matlab语言的优化程序．实例仿真结果表明：弹性粒子群优化算法是有效的；相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法，弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度．

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

建立了双端基于电压源型换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)系统的小信号模型；利用特征根分析法，基于线性化状态空间模型，将与系统特征根直接相关的振荡模式和衰减模式的罚函数作为目标函数；提出了基于粒子群优化算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略，对整个系统的控制参数同时进行整体优化。仿真结果验证了小信号模型的正确性；优化后的系统在小扰动、大扰动、潮流反转及故障情况下均具有较高的控制精度，整个系统的稳态与暂态特性均得到较大改善。

用于优化 Cost-231 Hata 路径损耗模型的软件工具/框架； 使用人工蜂群 (ABC) 算法找到最佳操作参数集（移动设备与基站的距离、基站操作频率和基站天线高度）。

粒子群优化算法优化支持向量机

带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统，由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。针对这一问题，利用非完整特性研究自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动规划问题，导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，引入Fourier基函数构成系统控制输入，对基函数的系数向量优化，提出一种应用粒子群优化的最优运动规划数值算法。数值仿真表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运