基于多目标遗传算法的巨型水库群发电优化调度.pdf

【路径规划】基于粒子群算法实现避障规划matlab源码.md

地球物理标准粒子群算法反演，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

利用粒子群算法解决多目标优化问题，包含了gui代码和工具箱

基于粒子群算法的TSP问题设计研究.doc

粒子群优化算法最早应用于非线性连续函数的优化和神经元网络的训练, 后来也被用于解决约束优化问题、多目标优化问题、动态优化问题等. 在数据分类、数据聚类、模式识别、电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和系统辨识等方面, 都表现出良好的应用前景. 国内也有越来越多的学者关注粒子群优化算法的应用, 将其应用于非线性规划、同步发电机辨识、车辆路径、约束布局优化、新产品组合投入、广告优化等问题. 4

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.zip

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粒子群算法求解函数最大值Matlab实例 优化算法慢慢学系列文章示例代码

粒子群基本demo 可以根据该demo进行嵌套修改 、参数求解等等