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摘要: 针对传统的交互式洪水调度方案生成方式存在的缺陷,由基于PSO 算法的洪水优化调度模型,提出了有条件限制的随机自动生成方式,并利用罚函数法处理边界条件和其他非等式约束。实例应用结果表明,较之常规的动态规划法,改进后的PSO 算法计算速度快、结果合理,为流域防洪优化调度提供了有效途径。 　　水库洪水调度对流域防洪减灾至关重要。传统的洪水调度方案通常通过人机交互方式生成。 　　由于洪水调度问题的复杂性和调度经验、水平等原因,最可行的调度方案往往被遗漏,即使是经验较为丰富的调度人员也难以在短时间内生成最优方案,从而影响洪水调度决策的科学性和实时性。 　　因此,有必要研究优化方法以更快、更

基于GPU的PSO算法的源代码，可以测CPU和GPU的运行时间，试过了可以运行，很好用的资源

CUDA_PSO 这是PSO算法的CUDA版本

matlab代码粒子群算法GPSI_tool_box Matlab代码，利用混合同伦-PSO算法和多核极限学习机对DNAPL污染的含水层进行有效的源识别和参数估计 地下水污染源识别（GPSI）对采取有效措施保护地下水资源，评估风险和设计补救策略至关重要，属于数学方程式的反问题，该数学方程式具有明显的非线性和不适定性。 关于稠密非水相液体（DNAPL）源的反演，污染物的特殊特征使相关研究更加复杂。 在当前的工具箱中，结合了基于同伦的优化逆理论和多核极限学习机（MK-ELM），可以有效地解决GPSI问题，同时估计DNAPL污染地点的含水层参数。 将包含多核与遗传算法（GA）的极限学习机嵌入到源反演的优化模型中，以代替多相流模拟模型并减轻反演迭代的可观计算负担。 混合同质粒子群算法（PSO）被构造为一种在不依赖初始值的情况下在宽广区域内分段搜索全局最优值的更有效方法。 结果表明，基于GA的MK-ELM和混合同质PSO的应用有效地完成了地下水污染源和含水层参数的同时识别。 主程序在“ Hybrid_homotopy-PSO_for_GPSI”文件夹中名为“ H_PSO_identificati

这应该是我在csdn上见过写的最牛的PSO代码了 ，不过也超过八年了，这几篇博客阅读量很多，很多求下载的源码，正好我下载了 ，现在分享给大家，需要的可以下载！ 链接在这：https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/89879865

遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)都属于进化算法，用于优化计算时，可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中，大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的板子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上，并可以根据实际要求进行灵活调整，加工实物后进行实测，实测结果和仿真结果具有很好的一致性。

标准粒子群程序 运用PSO算法进行测试函数 MATLAB 编写

基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化详细描述了二进制PSO算法的特征选择

用C语言实现的PSO算法，注释较为详尽，大家用用看 本人也是用这个算法实现论文的要求