粒子滤波在机器人定位中的应用，它的优势、劣势以及失效恢复机制。

针对认知无线电中空闲频谱资源的最优分配问题，分别采用了遗传算法和粒子群算法进行求解。该代码是利用遗传算法和粒子群算法求解该问题的matlab仿真代码。

此函数执行多目标粒子群优化 (MOPSO) 以最小化连续函数。 该实现是可以承受的，计算成本低，并且经过压缩（该算法只需要一个文件：MPSO.m）。 提供了一个“example.m”脚本以帮助用户使用该实现。 还值得一提的是，为了便于理解，对代码进行了高度注释。 此实现基于Coello等人的论文。 (2004)，“使用粒子群优化处理多个目标”。 重要提示：您指定的目标函数必须是矢量化的。 这意味着它将采用整个种群（即矩阵 Np x nVar，其中 Np 是粒子数，nVar 是变量数）并且它期望接收每个粒子的适应度值（即，向量 Np × 1)。 如果函数没有被向量化并且只接收一个值，代码显然会引发错误。

高斯噪声下粒子滤波用于目标跟踪的程序,详细注释

基本粒子群代码matlab 布莱克-斯科尔斯 该存储库包括具有最佳拓扑的全连接单层前馈神经网络的实现。 通过修改用于基本粒子群优化的 Yarpiz 代码，通过 Matlab 对实现进行编码。 特别感谢作为开发人员的 S. Mostapha Kalami Heris ()。 为了获得最佳网络拓扑，由 Ruben Martinez-Cantin [Martinez-Cantin, R., (2014) 开发的 BayesOpt 工具。 . Journal of Machine Learning Research , 15 (115), 3915--3919] 已被使用。 版权所有 (c) 2020，Korhan Gunel、Saadet Eskiizmirliler、Refet Polat 版权所有。 开发人员：Korhan Gunel（Adnan Menderes 大学，数学系） 联系方式： 该研究已被Computatitonal Economics (SCIE, 1.317 IF) 接受发表，首先在线发表。 您可以通过 Springer Nature SharedIt 从链接访问：rd

粒子滤波GPU实现方面的论文，包含FPGA实现等

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粒子群优化最小二乘支持向量机matlab

粒子滤波Matlab代码有中间对一些变量有详细解释说明

这是一个小程序matlab：主要为了说明非线性、非高斯系统的跟踪问题：扩展的卡尔曼滤波算法与粒子滤波算法比较。理解它，对于理解这两宗算法很有帮助。