约束粒子群优化：使用与遗传算法工具箱相同的语法实现 PSO 算法。-matlab开发

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以前的标题是“另一个粒子群工具箱” 介绍粒子群优化 (PSO) 是一种无导数的全局最优解算器。它的灵感来自大群简单动物令人惊讶的有组织的行为，例如成群的鸟、鱼群或成群的蝗虫。该算法中的个体生物或“粒子”是原始的，只知道四件简单的事情：1 & 2）它们自己在搜索空间中的当前位置和适应度值，3）它们以前的个人最佳位置，以及 4）整体“群”中所有粒子找到的最佳位置。无需计算梯度或 Hessians。每个粒子根据这些信息不断调整其在搜索空间中的速度和轨迹，在每次迭代中更接近全局最优。正如在自然界中看到的那样，尽管其单个粒子很简单，但这个计算群显示出非凡的连贯性和协调性。使用方便如果您已经在使用 MATLAB 全局优化工具箱中包含的遗传算法 (GA)，那么这个 PSO 工具箱将为您节省大量时间。可以使用与 GA 相同的语法从 MATLAB 命令行调用它，并带有一些特定于 PSO

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