DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠

基于改进蚁群算法的油品调和配方优化研究，刘甲林，李琦，油品调和是生产成品油的关键环节，调和配方的优劣决定了炼油厂最终利润的大小。针对油品调和复杂非线性约束配方优化问题，提出了

多目标粒子群 冷热电联供 综合能源系统 运行优化 关键词：综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档：《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品 主要内容：代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购售电交易，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，求解采用的是MOPSO算法（多目标粒子群算法），求解效果极佳

利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。

无人机任务分配传统算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）

利用matlab软件进行粒子群算法PSO的程序编写，并对测试函数RASTRIGIN进行寻优。

研究生毕业时用到的蚁群算法来处理图像。 上传的源码为蚁群算法的经典TSP模型，打包下载后直接在vc中建立控制台工程即可。 处理蚁群算法的基于MFC IDE的代码可以另外联系我。

鸡群算法，采用matlab编写，里面附有注释

多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。代码运行有任何问题都可以帮忙解决。 压缩包中含有两部分内容： 1.改进多目标粒子群算法的原理，计算流程的超详细介绍，以及完整matlab代码的获取方式。 2.单目标粒子群算法的matlab完整程序PSO.m，可以直接运行

路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。 路由算法往往具有下列一种或多种目标: 最佳性、简单性、稳定性、快速收敛性及适应性等。