一个简单的开源代码，基于粒子群法的USV自主避障算法，界面用MFC制作。可自己设置起点终点，静态、动态障碍物，以及选择障碍物形态为圆或者矩形。

应用粒子群法解决电力系统中经济调度问题，减少了代码的长度，适合仿真使用。

大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。