有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计，实质上是一个多参数优化问题。将粒子群优化算法与混沌相结合来设计FIR数字滤波器，并用该方法设计了一个高通滤波器。与用Parks-McClellan算法设计得到的高通滤波器进行对比发现，基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的FIR滤波器通带波动小，阻带衰减大，从而证明了该算法的有效性和优越性。
2022-09-19 18:58:15
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基于PSO粒子群优化算法的车间调度matlab仿真程序最后输出调度结果以及甘特图，matlab2021a测试。
2022-08-29 10:55:09
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PSO 最基本的代码已经在这里展示了。 它对刚接触编码的人最有帮助。 它可以用于任何优化问题。 作为一种启发式算法，它倾向于找到全局最小值，并且随着代码被矢量化，速度也得到了提高。 所提供的文件适用于无约束函数，但借助惩罚函数，可以轻松约束问题。 如果它适用于许多用户，我打算为 PSO 开发一个 GUI，并提供受约束的 PSO 文件。 还添加了广泛使用的用于检查 PSO 功能的基准功能。 还添加了改进的 PSO 文件，其中考虑了线性变化的惯性权重值。 如果有帮助，请在评论中告诉我。
2022-08-13 23:35:54
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个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法 python程序代码，将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容，稍加调试即可运行。
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
2022-08-03 17:02:11
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针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的适应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；通过优化的自适应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
2022-07-14 21:51:28
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基于粒子群优化的MPPT控制
simulink搭建仿真模型，采用粒子群算法优化MPPT输出。
基础学习，详细中文注释，值得参考！！！！！！！！！！！
2022-07-12 18:06:56
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