完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行

通过对情感与理性的相容性分析以及情感在集成、适应、动力和交互等方面的功能研究，指出情感是人类解决现实复杂问题的有效机制。在情感功能与工程需求的适配性分析的基础上指出，围绕情感所展开的情感计算在复杂工程问题的求解上潜力巨大，具备有效性和一定的必要性。提出了情感计算在工程领域研究的本源性、相关性和可操作性策略，指出情感计算的工程实现需要对研究的切入点、情感发生机制、情感效应机制、平台选择等关键环节予以关注，并给出了相关建议。

根据牛里的一篇论文自己搭了个simulink仿真，使用了matlab2020b，验证了该方法，附论文

多目标粒子群优化算法，万能公式，改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数 。对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数

Economic Dispatch using PSO基于粒子群算法的经济调度，含损耗电力平衡方程的粒子群优化发电机调度问题，应用粒子群优化技术解决经济调度问题。在应用程序的GUI上输入描述中提到的所有必要参数。

MPC是当前高级控制算法的主流。该书作为专业的模型预测控制算法介绍书籍，详细的介绍了MPC算法的发展历程以及理论思想，是当前最权威的关于模型预测控制的资料。

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针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

Nonlinear Model Predictive Control Theory and Algorithms 非线性模型预测控制以及对应的PPT

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等，对应的博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4521778.html