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自适应粒子群优化是一种优化算法，它是粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的一种变体。与传统的PSO不同，APSO使用自适应策略来调整算法的参数，以提高算法的性能和收敛速度。 APSO的主要思想是根据群体的收敛情况动态调整算法的参数。APSO的核心算法与PSO类似，由粒子的速度和位置更新规则组成。每个粒子通过与局部最优解和全局最优解比较来更新自己的位置和速度。 APSO的另一个关键之处是学习因子的自适应调整。在每个迭代中，APSO会计算每个粒子的适应度值。如果适应度值的方差较小，则学习因子的值会变小，以便更加收敛到最优解。相反，如果适应度值的方差较大，则学习因子的值会变大，以便更好地探索解空间。

自适应权重的粒子群算法，实现复杂问题的有效求解

改进粒子群优化算法(APSO)的MATLAB源程序,这个是引入自适应权重特征的粒子群优化算法

改进的pso粒子群代码，可供学习粒子群的人学习

加速粒子群优化 (APSO) 仅使用全局最佳没有单独的最佳解决方案并减少随机性。 这个演示解决了一个 D=30 维的函数。 扩展它以解决其他函数和优化问题很简单。 详细信息可以在书中找到：Xin-She Yang, Nature-Inspired Optimization Algorithms, Elsevier Insights, (2014)。 https://www.sciencedirect.com/book/9780124167438/nature-inspired-optimization-algorithms

APSO for PHEV in order to do optimization