matlab 编写 Particle Swarm Optimization 用于二维定位的算法以及 与 Taylor series Convex Optimization 算法结果比较

微电网的粒子群优化调度算法，里面包括相关文献参考和电价数据，算法的过程解释的很清楚，是我学算法时候用到的资源。

Economic Dispatch using PSO基于粒子群算法的经济调度，含损耗电力平衡方程的粒子群优化发电机调度问题，应用粒子群优化技术解决经济调度问题。在应用程序的GUI上输入描述中提到的所有必要参数。

matlab的算法工具箱，用于优化等很多领域

运用pso寻求全局最优解MATLAB

用C语言写一个粒子群PSO算法

参考用PSO优化LSSVM解决回归问题，本程序在此基础上用PSO优化LSSVM解决多分类的问题，通过PSO对LSSVM的两个参数进行寻优。程序使用了LSSVM的工具箱，并参考工具箱的说明书使用了三个函数，先对多分类的标签进行处理，然后训练得到分类模型，用模型对测试数据进行分类。

PSO算法求解CVRP“车辆路径问题”，这是其matlab代码

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等，对应的博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4521778.html

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度，利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值，建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数，混凝土抗压强度值作为输出参数，不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷，而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集为例进行仿真测试，结果表明：PSO-BP模型预测精度较BP、GA-BP模型分别提高了8.26%和2.05%，验证了PSO-BP模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。