基于粒子群算法的PID参数寻优（MATLA程序）.zip

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。

经典的PSO算法，是一种基于种群的随机优化技术，粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物。适用于入门学习。通过判断粒子停滞状态，陷入局部最优时重启粒子继续搜索。

基于天牛须算法的BP优化算法matlab程序

这是最优化算法及其应用中用到的部分程序,虽然不全但是还是有些价值的,包括弦切法,单纯行,黄金分割,最速下降,抛物线插值.

本程序为粒子群算法在matlab中应用的程序,算法可计算三维函数,并在函数图像上显示最优值,分为七部分,简单易读

基于混沌自适应粒子群优化的matlab程序,粒子群优化算法matlab程序,matlab源码.zip

灰狼优化算法的程序matlab

遗传算法程序NSGA2，关于移动机器人路径规划。