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

针对云工作流调度问题面临的安全威胁，首先采用云模型量化任务与虚拟机资源的安全性，通过安全云相似度衡量用户对任务所分配虚拟机资源的安全满意程度；然后建立考虑安全性、完成时间和使用费用的云工作流调度模型，并提出基于离散粒子群优化的云工作流调度算法；最后对所提算法进行仿真实验。实验结果表明，与同类算法相比，该算法在安全效用值、完成时间、使用费用和负载均衡离差方面具有较好的性能表现。

针对水火联调问题, 建立满足电量平衡、水量平衡、机组特性及综合利用要求的短期优化调度模型, 提出 了一种改进粒子群算法(MPSO). MPSO针对粒子群算法易早熟收敛的弊端, 引入了变异操作, 使粒子以一定的概率 向其他粒子个体最好解学习; 针对粒子群算法在进化后期多样性受损易陷入局部最优的缺陷, 引入了迁徙操作, 在 种群聚集程度不能容忍时重新生成解空间内均匀分布的粒子. 对某典型水火电力系统优化问题的求解结果表明, MPSO比其他方法更有效.

用粒子群算法计算最短路径，一般用于车辆路径问题%------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）----------- %------名称：基本粒子群优化算法（PSO） %------作用：求解优化问题 %------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 %------------------------------------------------------------------ %------初始格式化--------------------------------------------------

利用粒子群算法解决盲源分离问题 好东西好动好东西好东西 求积分！！！

粒子群算法的Matlab程序例，用于搜索最优阈值，供参考程序算法流程

离散粒子群算法（DPSO） 自学使用，适用于学生自学，教师教学。

对常用粒子群算法进行修改，引入渐变惯性权重，在10自由度机械臂上进行逆解求解，最后将优化过程可视化。