MATLAB代码：基于改进粒子群算法的含电动汽车参与园区综合能源优化调度 关键词：电动汽车 改进粒子群 综合能源 优化调度 园区 参考文档：《含电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究》第3章：复现 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个含有系统能源运营商、分布式光伏用户、电动汽车充电代理商的园区综合能源系统，分析了三种市场交易主体的属性以及市场交易机制，建立了三方市场主体各自的综合能量管理优化策略，采用改进的粒子群算法对模型实现了求解，算例选取了某商务型办公园区的冬季典型场景。 此方法更加具有创新性，代码非常精品，注释保姆级

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑、合理，有一定的实用价值。

改进惯性因子，并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想，即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，提高算法寻找最优值的可能性。因此，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率重新初始化粒子。

【路径规划】基于麻雀算法改进粒子群求解栅格路径规划及避障matlab代码

改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

在基于粒子群优化的节点定位过程中，惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进：利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计，缩小粒子搜索范围；根据未知节点存在区域，对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明，改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高，是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。

基于改进粒子群优化支持向量机的数据分类预测-非线性权重递减、

基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化，详细讲解模型建立，算例求解