代码说明： 说明： 提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy) 文件列表： hk, 0 , 2019-06-10 hk\func_1.m, 889 , 2019-06-10 hk\MFE.m, 1522 , 2019-06-10 hk\PSOVMD算法之仿真改.m, 1954 , 2019-06-10 hk\VMD.m, 4302 , 2019-06-10 hk\ww13.TXT, 9476311 , 2019-06-10

几本粒子群程序。用MATLAB编写。可以更改成自己能用的程序。

多目标可行性增强粒子群优化（MOFEPSO）是一种利用帕累托优势技术的增强粒子群优化（PSO）方法。MOFEPSO 是一种受约束的多目标优化器，旨在处理高度约束的优化问题。该技术以不同的方式处理可行和不可行粒子。不可行粒子不需要评估目标函数并且仅基于社会吸引力飞行，这取决于单个违反约束，称为激活约束 (AC)，它在每次迭代中根据约束优先级进行选择，并且飞行仅沿搜索维度发生交流敏感的空间。为了确保约束满足的逐步提高，MOFEPSO 中不允许粒子违反满足的约束。 参考资料： Mehmet Sinan Hasanoglu and Melik Dolen. "Multi-objective feasibility enhanced particle swarm optimization". In: Engineering Optimization 50.12 (Feb. 2018), pp. 2013-2037.

粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现，在工程优化领域得到了广泛的应用

UPSO是对粒子群算法的一种改进，是最新提出的一种算法。也常和其它改进的粒子群算法做对比

一个用简单的粒子群算法写的matlab程序，仿真是做了一个寻优的问题，实现了一天的优化运行 可以再上面进行进一步的深入优化和改进

协同粒子群matlab程序，协同PSO算法的系统辨识，算法可实现逐维寻优，避免算法的退化 ，本人在matlab2016a上面运行能够跑通，希望对需要的人有用。

PSO粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优+matlab源代码.zip

粒子群算法在电网中的调度

粒子群算法的MATLAB程序，本文毕业设计时候用的，希望对大家有用