1.程序说明: 这是一个完整的粒子群算法的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min⁡ y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型，考虑了电网与气网，电网与热网的耦合，算例系统中，电网部分为10机39节点的综合能源系统，气网部分为比利时20节点的配气网络，潮流部分电网是用了直流潮流，气网部分也进行了线性化的操作处理

Matlab混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码实例（带注释）

背景：急性淋巴细胞白血病（ALL）是一种血液学恶性肿瘤，是由于淋巴样祖细胞在骨髓和/或髓外部位积聚所致。 费城染色体（Ph1）阳性ALL是高风险的细胞遗传学子集，占成人ALL病例的25％-30％，但发生在不到5％的儿童中。 我们的这项研究旨在利用信号外荧光原位杂交（ES-FISH）检测ALL患者中BCR-ABL基因的融合，扩增和缺失，并评估它们与其他标准预后因素和治疗反应的关系。 患者和方法：本研究针对39名新诊断的ALL患者进行。 所有患者均接受：历史，临床检查和实验室检查，包括全血细胞计数（CBC），外周血（PB），骨髓（BM）检查，免疫表型和使用信号外探针检测BCR的荧光原位杂交-ABL基因融合。 结果：本研究显示对患者的t（9; 22）进行统计分析，并显示其他因素，t（9; 22）与患者预后，年龄> 35岁，肝脾肿大，无淋巴结肿大， TLC≥50×109 / L，绝对PB爆炸≥4.4×109 / L，免疫表型和其他像差。 结论：ES-FISH技术分析BCR / ABL融合基因可作为成人ALL预后的指标。 年龄，TLC和t（9; 22）代表与患者预后相关的重要标准预后因素。

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，SSAnew-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

文档对粒子群算法进行了非常详细，且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示，祝你学习顺利。 文档对粒子群算法进行了非常详细，且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示，祝你学习顺利。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。