python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法

matlab代码粒子群算法多网格等距再分析（MG-IGR） 论文的MATLAB代码“一种有效的基于辅助投影的多网格等距重新分析方法及其在优化框架中的应用”。 安装说明 确保已安装用于MATLAB的CALFEM，请参见。 要安装IGA工具箱，请单击“下载为zip”以下载软件包，然后将其解压缩。 通过单击MATLAB中的“设置路径”，然后单击“添加文件夹...”，选择“ calfem-matlab-iga / IGA”，然后单击“保存”，将目录添加到MATLAB路径。 也使用与3.中相同的方法添加以下文件夹：“ calfem-matlab-iga / IGAplot”，“ calfem-matlab-iga / IGAutil”，“ calfem-matlab-iga / NURBS”。 文件说明 Tubular_initial.m 案例一：管状结构初始化代码 GA_nsga3.m 遗传算法优化代码 pso.m 粒子群优化代码 IGA_static_optimization.m 用于IGA静态优化的代码 笔记 该代码根据不同的计算机需求设置不同的参数，例如文件addpath的路径（genp

PV 模块需要 MPPT 转换器以获得最大功率。 然而，在部分遮蔽时，由于存在多个最大功率点，更难获得最大功率。 PSO 可用于获得全局最大功率点。 请注意，PSO 的使用是基本的，需要大量扰动才能获得全局最大功率点。 如果出现此错误： 评估 block_diagram 'MPPT_PSO' 的 'InitFcn' 回调时出错。 回调字符串是 'load('refData.mat')' 去： https://youtu.be/ZXYiKHypbRA

交互式多模型粒子滤波算法综述.doc

人工智能之粒子群算法.doc

在解决组合测试中的测试数据集生成问题时，粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后，出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题，提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域，增强测试数据集的多态性，从而对粒子群优化算法进行改进，增加各个区域内粒子之间的影响力。典型案例实验表明该方法在保证覆盖度的情况下具有一定的优势和特点。

一种改进型多目标粒子群优化算法MOPSO-II

MATLAB模拟粒子散射代码蚱蜢 该应用程序基于geant4开发工具包，该工具包允许对复杂的粒子跟踪（例如，伽马，电子，质子等）进行编程，并进行粒子与物质相互作用的MC模拟。 Grasshopper是一个简单的geant4应用程序，其中所有几何图形甚至生成器参数都在gdml文件中定义，目的是建立快速，简单的仿真。 目的是允许不具备C ++和Geant4知识的用户快速设置和运行仿真。 作者：Areg Danagoulian 建立时间：11/2015 最后更新：连续 有关版权和许可，请参见文件版权和许可。 安装 要求用户具备以下条件 * xerces. This will allow the GDML parser capability. * For CMake Builds the User MUST Have CMake version 3.17 or higher. * Built and installed geant4 libraries. Also, in the cmake stage, the following flag needs to be passed: `-DGE

【doc】粒子群算法优化神经网络结构的研究.doc

【word】 模拟退火混沌粒子群算法的盲检测.doc