以前的标题是“另一个粒子群工具箱” 介绍粒子群优化 (PSO) 是一种无导数的全局最优解算器。 它的灵感来自大群简单动物令人惊讶的有组织的行为，例如成群的鸟、鱼群或成群的蝗虫。 该算法中的个体生物或“粒子”是原始的，只知道四件简单的事情：1 & 2）它们自己在搜索空间中的当前位置和适应度值，3）它们以前的个人最佳位置，以及 4）整体“群”中所有粒子找到的最佳位置。 无需计算梯度或 Hessians。 每个粒子根据这些信息不断调整其在搜索空间中的速度和轨迹，在每次迭代中更接近全局最优。 正如在自然界中看到的那样，尽管其单个粒子很简单，但这个计算群显示出非凡的连贯性和协调性。 使用方便如果您已经在使用 MATLAB 全局优化工具箱中包含的遗传算法 (GA)，那么这个 PSO 工具箱将为您节省大量时间。 可以使用与 GA 相同的语法从 MATLAB 命令行调用它，并带有一些特定于 PSO

应用粒子群算法解决约束函数问题，用惩罚函数将约束函数转化为无约束问题，然后用粒子群算法进行优化，求解最优解。文件齐全

dynamic multi swarm optimization algorithm

约束粒子群优化算法

为了降低约束求解的规模，提出了使用图元—参数图来分解模型的几何约束关系，将其分解为几个独立的子问题来分别进行求解。同时，使用粒子群优化算法对每一个子问题的约束方程组进行优化求解，并综合各个子问题的解来获得原问题的解。在实验中，将所提出的方法应用于HUST_CAID系统中。实验结果表明：该方法能够有效地完成二维几何约束关系的求解。

MATLAB工具箱大全-约束粒子群优化算法

一个含有约束的粒子群算法。计算电动汽车在能量调度，也有负荷数据，风电数据和光电数据可以参考