显示了三个文件： 1）“ Fitting.m”：它是“主”文件。 2）“ ObjFun_fun.m”：在此文件中计算目标函数。 它接受必须输入所有输入数据的“数据”结构作为输入。 3）“ Optimization_PSO_v02.m”：这是PSO优化功能。 不得修改此文件。 可以设置该问题来修改其他两个文件。 在示例中，显示了一个 2D 曲线拟合问题。 如何创建优化问题？ -打开“ Fitting.m”文件并创建一个名为“数据”的结构，在该结构中必须放置优化问题所需的所有输入数据。 -打开“ ObjFun_fun.m”文件，并编写计算目标函数所需的代码。 在示例中，目标函数是最小二乘，因此在此处进行计算。 包含所有输入数据的“数据”结构会自动传递到此函数，因此无需修改其他文件。 -运行“ Fitting.m”文件。 对于0D动态系统中的参数估计问题，我也使用了相同的文件。 请，如

为了实现对目标位置和速度的精确无源定位，提出了一种基于优化PSO的时差频差联合定位算法。针对传统的PSO算法收敛速度慢，容易出现局部最优，从而导致定位结果不够精确，定位速度慢的情况，引入对惯性权重系数的优化增加其算法的收敛速度，结合自然选择淘汰机理和遗传算法中杂交概念，加强粒子种群的多样性使其达到全局最优的目的。实验结果表明：相对于标准粒子群算法，本文算法在对目标求解时，能快速收敛，不容易陷入局部最优，并且具有很好的定位精度。

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（ PSO）算法和支持向量机（ SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后，使用优化后的模型对花粉未来24h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（ BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。

Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) is proposed by Coello Coello et al., in 2004. It is a multi-objective version of PSO which incorporates the Pareto Envelope and grid making technique, similar to Pareto Envelope-based Selection Algorithm to handle the multi-objective optimization p