粒子群算法作为MATLAB智能算法之一，其优点是简单好用

将遗传算法与禁忌搜索结合起来，设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群，通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能，以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索，以避免遗传算法早熟的缺陷，最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。

之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题，是用Java写的，标准测试数据及优解在data文件夹下 之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题，是用Java写的，标准测试数据及优解在data文件夹下

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【车间调度】基于粒子群的生产调度matlab源码

【路径规划】基于精英粒子群算法双机器人路径规划matlab源码

【三维装箱】基于粒子群算法求解三维装箱问题matlab源码.md

遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释

该压缩包内含三个实例，分别为求解函数极值点、求解函数最小值、求解含多个局部极值的函数最小值。均为PSO 算法求解函数极值的应用，带有较为详细的注释，可运行。

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。