用于 N 维目标函数的 PSO 的Fortran实现_粒子群优化 _Fortran_代码_下载

一个使用粒子群优化（PSO）算法的机器人路径规划演示 效果展示：https://github.com/zegangYang/PSO_PathPlaningNew/blob/master/ui_image_1.png 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

使用 PSO（粒子群优化）或 DDS（动态维度搜索）算法进行（可选并行化）优化，这些算法在具有许多局部极值和有限数量的函数评估的多维（即多参数）函数方面表现出色。并行化版本建立在 Rmpi​​ 之上，旨在用于高度计算密集的目标函数（>20 秒评估时间）。该软件包的另一个重点是可以从中间项目文件恢复中断的优化运行。这些特性使该软件包可用于复杂数值模型（例如水文模型）的自动校准。

今天给大家带来一款云开发版本的微群人脉小程序源码 该版本属于采集版本(群二维码自动采集) 该版本属于云开发版本(免服务器和域名) 这是一款不怕封小程序版本 PS:支持用户自主发布那一款还是有点危险因为涉嫌了苹果系统的支付问题 小编经过多方的测试发现原来微信一直不让苹果系统支持虚拟支付的 所以呢现在这一款也会根据微信的规则来开发,让大家使用无患 安卓支持支付开通会员 会员无限制看群 苹果由于支付功能属于违规功能所以就改成分享小程序增加看群次数 （所以也就不怕因为苹果虚拟支付问题被限制小程序了） 另外该小程序还有流量主功能也就是除了支付开通会员收入还有流量主广告收入双重收入让你拥有更高的收入 先让大家看看一下安卓与苹果系统的功能 自动识别安卓系统还是苹果系统然后决定给用户的界面

大二课设-网络聊天室基于c#的socket的多线程程序，用Tcp协议。 户端的实例信息、在线等，具体要求如下: (1)聊天室服务器端的创建 (2)聊天室客户端的创建 (3)实现客户与服务器的连接通讯 (4)实现客户之间的私聊 (5)实现客户端的在线信息显示 本系统采用的是文本文件的方式存储用户

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求，属典型的组合优化问题，而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上，却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标，建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型，并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．

第一、教程里面写的要替换的那个域名是搜索不到的，但是没有替换也是可以正常进去的。 第二、搭建出来以后有很多原有的数据图片是存储在别人的OSS上的（这里我没去找，感兴趣的朋友自己找一下oss配置的位置哈 第三、不知道是没有配置oss的问题还是源码本身有问题还是我环境或者二没有替换教程里面说的域名的问题、反正现在我再前台点上传二维码或者其他图片之类的没有什么反应，开发者工具里面看也没有什么报错、 第四、我的测试用的服务器是香港的，5M带宽，搭建其他网站基本都秒开，这个呢会加载比较长的时间，我估计是有调用其他网站的css或者js之类的东西（这里要自己修复一下了估计） 不提供技术技持，如果下载后果自行承担，不承担任何责任与后果！

粒子群算法 matlab改进的方法，大家参考下希望对你有用

研究了属性权重未知且属性值为区间数的多属性决策问题。首先针对一般区间数排序方法完全依赖区间数中点值的缺陷，提出了一种改进的排序方法；接着给出了改进的区间数判断矩阵规范化方法；然后依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路，结合区间数决策矩阵的特点提出了一种确定属性熵权的方法；最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。

惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.