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内有代码，有报告。 1、理解粒子群算法的基本思想和基本流程。 2、利用 Matlab 实现粒子群算法求解函数优化问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 1、打印程序清单。 2、绘制每代个体适应度值变化图，记录算法的最优解。 3、分析惯性权重的变换对求解性能的影响。 4、简要回答思考题。

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一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划，表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学．首先给出一种改进的粒子群算法，即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题，然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中．该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求，并具有较强的全局寻优能力．用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案，结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想．

该课题旨在将动态优化问题（目标函数随时间连续、缓慢或突然、随机变化的情况）连续变化的时间变量区间进行任意划分，在得到的每个时间子区间上将动态问题转化为静态问题，针对此静态优化问题设计相应的遗传算法。同时给出一种能自动检测时间变化的应答算子。

MATLAB 粒子群算法工具箱，直接解压在MATLAB Toolbox目录下，利用粒子群算法进行寻优

粒子群算法优化PID参数的研究 关键词（Tag）:粒子群 优化 PID

粒子群多目标优化算法，求解帕累托最优解，实现多目标优化，代码中包含案例，可运行

利用粒子群算法优化方程最小值，方程变量个数可变，方程可自行定义，运行结果正确。粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略？寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜素。PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。

matlab代码粒子群算法基于突变的GPS和PSOGSA的MATLAB代码 执行功能优化的代码。 这是题为“用于工程设计问题的引力搜索和粒子群优化方法的模糊突变嵌入式混合动力”的论文代码。 给出的代码是针对两种算法的： 基于变异的GPS（MGPS） 基于突变的PSOGSA（MPSOGSA） 参数 必须在main.m文件中为MPSOGSA和MGPS设置以下参数 num-每个函数的运行次数 functionCount-您要执行的功能数 对于MGPS，您还可以设置yolu rho和phi-用于设置模糊隶属函数参数的值 为MGPS和MPSOGSA设置的参数 n-人口规模 iter-要执行的迭代 注意：要优化工程问题，必须更改代码，用engg取消注释所有函数调用，并注释不带engg的函数 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： 引力搜索算法（GSA）和粒子群优化（PSO）分别是自然启发式，基于群的优化算法。 尽管它们从一开始就已被广泛用于单目标优化，但是它们会过早收敛。 即使GSA和PSO的混合性能好得多，问题仍然存在。 因此，为