给出以个标准的粒子滤波的MATLAB代码实现方案，希望能帮助初学者更好的理解粒子滤波，请多多指教

基于粒子群算法的参数分析，朱永射，，粒子群优化算法是一种群智能算法，其思想来源于人工生命和演化计算理论。该算法简单容易实现，可调参数少，已经得到广泛的研究和

参数辨识是过程建模的基础,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,将过程模型的每个参数作为粒子群体中的一个粒子,利用粒子群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率.对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果表明,利用PSO算法辨识过程模型参数,无论过程模型是否是时滞对象,该辨识方法对过程模型的阶次不敏感,对于不同的输入信号,均能得到满意的辨识精度和效率,因此得到了较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致.

提出一种新的自适应粒子群优化算法, 以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题. 该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调整搜索范围、惯性权重相结合的改进策略, 数值模拟了将该算法应用于测量薄膜热物性时的多参数拟合, 结果表明该算法是可行和有效的.

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应用粒子群算法解决约束函数问题，用惩罚函数将约束函数转化为无约束问题，然后用粒子群算法进行优化，求解最优解。文件齐全

OpenPIV OpenPIV由Python和Cython模块组成，用于编写脚本并执行一组PIV图像对的分析。 另外，正在开发Qt和Tk图形用户界面，以简化那些不具备python技能的用户的使用。 警告 OpenPIV python版本仍处于beta状态。 这意味着它可能仍然存在一些错误，并且API可能会更改。 但是，非常欢迎测试和贡献，特别是如果您可以使用新的算法和功能做出贡献的话。 无需安装即可测试 单击链接-多亏了BinderHub，Jupyter和Conda，您现在可以在浏览器中以零安装的方式获取它： 正在安装 使用PyPI： ://pypi.python.org/pypi/OpenPIV： pip install openpiv 还是conda conda install -c conda-forge openpiv 从源构建 从Github下载软件包： https :

基于标准粒子群优化算法的TSP搜索算法

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基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法