用PSO算法优化Schaffer's f6函数，该函数的全局最小值为y=0，而最优解为（0,0）。

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

为了更好地改善多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性的pso 算法

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各类改进粒子群算法，模拟退火，混合，随即权重，粒子群算法

二维粒子群算法的matlab代码实现

最详细的PSO算法通过Java实现，附带详细注释 介绍地址：https://blog.csdn.net/HYL51740740/article/details/106105925 private static int M=200; //迭代次数 private static int numParticles=50; //粒子数 private static int dimension=3; //粒子维数 private static double[][] pBest = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的历史最优位置信息 private static double[][] xPos = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的当前位置信息 private static double[][] xVel = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的速度信息 private static double[] gBest = new double[dimension]; //存储全局最优解对应的位置信息 private static double[] fitness = new double[numParticles]; //存储各粒子适应值

PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。

包含最基础的de差分进化算法，pso粒子群优化算法，以及fmincon（）等函数中最常用的内点法

PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细 PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细 PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细 PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细