智能优化算法： 粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数，并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法，并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明：与基于遗传算法优化的模型比较，基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整；在应用上，基于粒子群优化的模型可获得更优的解，并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.

遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)都属于进化算法，用于优化计算时，可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中，大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的板子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上，并可以根据实际要求进行灵活调整，加工实物后进行实测，实测结果和仿真结果具有很好的一致性。

matlab代码粒子群算法MLP优化器 这是一个简单的Matlab代码，用于使用不同的优化算法训练多层感知器（MLP）网络。 Availale优化器： 多诗词优化器（MVO） 粒子群优化（PSO） 遗传算法（GA） 基于生物地理的优化（BBO）

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。

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变邻域搜索算法matlab代码解决工程优化问题 粒子群优化 1.简介 粒子群优化（PSO）是一种计算方法，它通过反复尝试针对给定的质量度量来改进候选解决方案来优化问题。 它通过拥有一组候选解（粒子）并根据粒子位置和速度上的简单数学公式在搜索空间中移动这些粒子来解决问题。 每个粒子的运动都受其本地最知名位置的影响，但也被引导向搜索空间中最知名的位置，这些位置会随着其他粒子找到更好的位置而更新。 可以预期这将朝着最佳解决方案迈进。 在这项研究中，存在四个用PSO解决的工程优化问题。 在此存储库中共享MATLAB算法和代码实现。 如图1所示。 x表示粒子的位置。 这些是我们在搜索领域的解决方案。 然后图中的箭头是每个粒子的速度。 2.算法 PSO模拟了鸟群的行为。 假设以下情况：一群鸟在一个区域中随机寻找食物。 被搜索的地区只有一种食物。 所有的鸟都不知道食物在哪里。 但是他们知道每次迭代中的食物有多远。 那么，找到食物的最佳策略是什么？ 有效的方法是跟随最接近食物的鸟。 PSO从方案中学习并用于解决优化问题。 在PSO中，每个解决方案都是搜索空间中的“鸟”。 我们称其为“粒子”。 所有粒子

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三维粒子群算法