粒子群优化最经典的文章，创始人James Kennedy' and Russell Eberhart2于1995年发表的文章。 A concept for the optimization of nonlinear functions using particle swarm methodology is introduced. The evolution of several paradigms is outlined, and an implementation of one of the paradigms is discussed. Benchmark testing of the paradigm is described, and applications, including nonlinear function optimization and neural network training, are proposed. The relationships between particle swarm optimization and both artificial life and genetic algorithms are described

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提出了一种新的混合基于种群的算法（PSOGSA），结合了粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）。 主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。 一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法在演化最佳解决方案中进行比较。 论文：A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization，IEEE International Conference on Computer and Information Application(ICCIA 2010)，中国，2010，pp.374-377，DOI： http ://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ***

SwarmJS 的 REST API 应用程序接口 读取单个数据对象 请求 id = A~GoImd Mouse实例： GET /Mouse#A~GoImd HTTP/1.0 响应： {"/Mouse#A~GoImd":{"x":200,"y":10,"symbol":"X","ms":0}} 读取多个数据对象 请求两个 id 为 ( A~GoImd , A000un ) 的Mouse实例： GET /Mouse#A~GoImd#A000un HTTP/1.0 响应： {"/Mouse#A~GoImd":{"x":200,"y":10,"symbol":"X","ms":0},"/Mouse#A000un":{"x":46,"y":203,"symbol":"Y","ms":0}} 运行一些操作 运行 id = A~GoImd的Mouse实例的set操作并传递 json

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Ashinamo 阿史纳摩，唐朝开国名将，李世民甚爱。事两主，两主皆悦。 这个项目不仅仅是个 C/S项目，还是个B/S项目，通过完整的技术实践， 简单实现服务器集群的监控，并通过 Web 界面动态展示波浪线变化。 整个项目基于 Python + Django + Nginx + Twisted 组合进行开发。 使用 Ashinamo 下载 Ashinamo 项目的源代码： $ git clone 安装 Ashinamo 项目的依赖环境包： $ cd ashinamo $ pip install -r requirements.txt 同步数据库表结构： $ python manage.py migrate 运行 Ashinamo： $ python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 代码规范检测 检测代码是否符合规范 $ tox

粒子群优化方法 (PSO)，这是一种元启发式算法，模仿鱼类和鸟类等社会行为动物寻找食物。 代码是不言自明的。 有一篇论文提供了足够的背景信息来理解此代码。 《粒子群优化与差分进化算法：技术分析， 应用和杂交观点”，作者：Swagatam Das、Ajith Abraham 和 Amit Konar

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文件包含2021年群智能优化算法的变色龙群算法，参考文献为：Braik Malik Shehadeh. Chameleon Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for solving engineering design problems[J]. Expert Systems With Applications, 2021, 174。适合机器学习、优化计算以及算法设计的研究者使用。