大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

基于粒子群算法的多目标搜索算法，结合具体的案例进行了分析，验证了粒子群算法的可行性

用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，含有程序使用说明

用粒子群pso算法优化pid控制的参数，matlab源代码，非常实用！

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粒子群算法PSO优化BP神经网络的MATLAB代码

梯级水库优化调度pso算法，已编译，课直接使用

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自己写的PSO优化的LSSVM代码，用于对电力负荷的时间序列进行预测，含有原始数据序列。