matlab代码粒子群算法Hybrid-K-means-Pso（MATLAB） K-Means的高级版本，使用粒子群算法对高维数据集进行聚类，可以更快地收敛到最佳解决方案。 “聚类”是一种用于对数据集中的元素进行分区的技术，以便将相似的元素分配给相同的群集，而将具有不同属性的元素分配给不同的群集。 快速，高质量的文档聚类算法在有效地导航，汇总和组织信息方面起着重要作用。 分区聚类算法更适合于对大型数据集进行聚类。 在此项目中，我们将实现带有K-means文档聚类算法的混合粒子群优化（PSO），该算法执行快速文档聚类，并且可以避免陷入各种高维数据集的局部最优解中。 PSO与K-means混合算法结合了PSO算法的全局搜索能力和K-means算法的快速收敛性。 对获得的结果进行分析，并比较该算法在大型数据集上的准确性和性能。 数据集：IRIS，扑克，心脏，避孕方法选择数据集（取自UCI存储库） 如果还需要gui和代码，请复制所有gui文件。 否则，只需复制您所需数据的各个Kmeans.m，KPSO.m和KPSOK.m文件，然后以相同的顺序执行即可。 还包括所有数据文件。 完整的信息，背景和

基于matlab的路径规划-粒子群算法

粒子群算法（PSO）优化的径向基函数（RBF）神经网络算法.zip

粒子群算法优化灰色模型，提高模型的预测精度 采用粒子群算对灰色模型中的参数进行优化，提高模型的预测精度

根据复杂产品装配规划问题的特点和要求,提出了一种求解装配序列规划(assemblysequenceplanning,ASP)问题的粒子群优化算法,将通常用于连续空间优化的粒子群算法成功扩展到ASP领域。算法根据ASP问题决策解的特点,在排序空间定义了微粒的位置和速度以及相关的各种操作。针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,采用新的学习机制,增强了算法的寻优能力。基于干涉矩阵、连接矩阵和支撑矩阵建立了以装配可行性、装配体稳定性和装配方向改变为评价指标的目标函数。最后通过实例分析验证了该算法的有效性。

matlab代码粒子群算法基于选择性对立的GWO的MATLAB代码 执行功能优化的代码。 这是标题为“基于选择性对立的灰狼优化”的论文的代码 给出的代码是针对三种算法的： 基于选择性对立的灰狼优化（SOGWO） 灰狼优化（GWO） 粒子群优化（PSO） 参数 必须在main.m文件中设置以下参数才能运行代码 迭代-每个函数的运行次数 SearchAgents_no-人口规模 Max_iteration-每个要执行的函数的迭代 algo_choice-要运行的算法 运行代码 在上面指定的文件中设置所有必需的参数 运行文件main.m 链接以获取算法详细信息： 抽象的： 由于具有多种原因，包括灵活性，简单性和鲁棒性，元启发法在科学和工业问题上的优化已广泛使用。 灰狼优化器（GWO）是该领域中最新，最流行的算法之一。 在这项工作中，基于对立的学习（OBL）与GWO相结合，以增强其探索行为，同时保持快速的收敛速度。 Spearman的相关系数用于确定在其上进行对立学习的欧米伽（ω）狼（群居中社会地位最低的狼）。 除了选择狼的所有尺寸外，还选择狼的几个尺寸并对其施加对立。 这有助于避免不必要的探

针对粒子群算法求解置换流水车间调度这类NP-hard问题存在的早熟问题，本文提出了一种基于随机键编码的双模式飞行粒子群算法。首先，基于ROV规则对工件加工顺序进行随机键编码。其次，粒子在搜索过程中采用带有自适应惯性权重的双模飞行方式来更新位置和速度，避免粒子群陷入早熟收敛状态。为了提高解的质量，每次迭代过程中对PSO优化得到的种群最优解进行邻域局部搜索。最后，通过对标准测试集的数值仿真及与其他PSO算法的比较，证实了所提算法求解该问题的有效性与可行性。

利用Matlab编制一个遗传算法或粒子群算法程序，并实现对间距为半波长均匀直线阵综合，指标如下： 阵元数：16元 副瓣电平：11dB 要求撰写设计报告，内容包括：所采用的算法基本原理，目标函数的设计，各个参数的设置，源代码，仿真结果（增益方向图），参考文献。

基于罚函数的粒子群算法的函数寻优.7z

粒子群算法在多目标优化问题中的应用，基于软件MATLAB实现