随着现代工业的迅猛发展和人们生活水平的提高，人们对电力能源的需求越来越高。传统石化能源为主的发电模式面临能源逐渐枯竭、环境污染严重等因素的制约，波浪能发电作为一种储备丰富、环保卫生、可再生的新能源，已经成为电力能源的重要来源之一。为了促进波浪能发电系统的持续高效运转，本文从波浪能的自身特点出发，详细梳理分析了波浪能的优点、波浪能发电系统的主要类型，在此基础上对几类典型最大波浪能跟踪控制方法进行对比分析，提出了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法。首先，在典型粒子群算法的基础上，结合反向数、反向学习、反向粒子群初始化、反向粒子群更新等，构建了一种反向粒子群算法，并通过典型测试算例验证反向粒子群算法的寻优性能。然后，以震荡浮子式波浪能发电系统为主要研究对象，通过分析震荡浮子式波浪能发电系统的运行原理，构建其数学模型和最大平均功率点模型，结合反向粒子群算法设计了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法，通过仿真试验可知，该方法能够有效的提高波浪能发电系统的最大功率点跟踪控制性能。

pso svm的matlab代码粒子群算法 粒子群算法用于特征选择 运行MATLAB代码的步骤1：运行PSO.m文件 您可以将数据集和SVM分类器替换为您选择的数据集和SVM分类器。 如果发现错误，请给我们发送电子邮件。 萨迪·萨利（Sadegh Salesi） Georgina Cosma博士 参考：S. Salesi和G. Cosma，“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”，2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦，2017年，第6-12页。 doi：10.1109 / ICKEA.2017.8169893关键字：{特征选择;优化;模式分类;随机过程;搜索问题;支持向量机;伪二元突变邻域搜索程序;扩展的杜鹃搜索算法;特征选择;分类精度;杜鹃鸟;Lévy飞行随机游走；搜索空间；Lévy飞行机制；扩展的二元布谷鸟搜索优化；布谷鸟搜索策略；支持向量机分类器；优化；搜索问题；特征提取；鸟；算法设计和分析；空间探索；收敛性；特征选择；分类；布谷鸟搜索；变元优化；自然启发式算法}，URL： 摘要：杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法，其灵感来自杜鹃鸟积极的繁

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灰狼算法（GWO）和粒子群算法（PSO）在Matlab上的算法实现，同时加入了UCI的基准函数进行性能比较，便于学习两个算法。

包含4个资源，都是CSDN下载的，现在重新上传。 IEEE33节点配电网Simulink模型11 基本粒子群算法的ieee30节点无功优化 基于粒子群算法的配电网无功优化11 基于粒子群算法的无功优化MATLAB源代码，IEEE30节点

本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法的仿真

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

该代码是经过改进后的粒子群算法代码，亲自测试了，可用。

基于PSO的多目标优化问题

本科论文