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PSO粒子群五种改进算法实例源码及MATLAB实现.zip

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简介：
本资源提供PSO粒子群优化算法的五种常见改进版本的实例代码及其在MATLAB中的具体实现方式。 PSO粒子群5种改进算法实例源码以及pso粒子群优化算法的matlab源码。

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  • PSO粒子群五种改进算法实例源码及MATLAB实现.zip
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    本资源提供PSO粒子群优化算法的五种常见改进版本的实例代码及其在MATLAB中的具体实现方式。 PSO粒子群5种改进算法实例源码以及pso粒子群优化算法的matlab源码。
     
  • 改进型PSO粒子群算法实例源码合集.rar
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    本资源包含多种基于标准PSO算法改进的代码示例，适用于解决优化问题。适合研究与学习使用。 粒子群算法PSO相关资料包含五种改进的PSO算法代码，并附带一个测试函数。这些代码有详细的备注说明，可以直接使用PSO算法调试并得出结果。
     
  • PSO粒子群算法的Matlab实现.zip
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    该资源为《PSO粒子群算法的Matlab实现》，包含了详细的PSO算法代码及注释，适用于初学者学习和研究优化问题。 该压缩包包含三个实例：求解函数极值点、求解函数最小值以及求解含有多个局部极值的函数最小值问题。这些均为利用PSO算法来解决函数极值相关的问题，并附有详细的注释，可以运行。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法(PSO)实现
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    本简介探讨了如何利用MATLAB软件平台来实现粒子群优化算法（PSO），旨在为研究者提供一个高效、直观的编程框架。 1.程序功能描述： 本项目使用MATLAB实现粒子群算法（PSO），目标函数设定为y=sum(x-0.5).^2，并绘制迭代曲线。 2.代码解析： 注释详尽，参数与变量定义明确，便于修改和理解；采用模块化编程方式，易于替换不同的目标函数。推荐运行环境：Windows7及以上操作系统，MATLAB版本要求在2014a或以上。 3.应用领域： 该程序适用于计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程及土木工程等学科的大学生与研究生进行毕业设计；同样适合各类课程设计以及海外留学生作业使用。 4.作者简介： 资深算法工程师，专注于MATLAB和Python中的算法仿真工作长达十五年时间，研究重点包括遗传算法、粒子群优化法、蚁群算法、鲸鱼搜索算法及狼群智能等。
     
  • 改良粒子群算法及其实现（MATLAB）
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    本研究探讨了对传统粒子群优化算法进行改进的方法，并通过MATLAB实现这些改进策略，以提高算法解决复杂问题的效率和精度。 自编改进粒子群算法的MATLAB程序，适合初学者使用。
     
  • VB中实现PSO粒子群算法
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    本文章介绍了如何在Visual Basic环境中实现PSO（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法。通过详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和应用这一有效的搜索与优化技术。适合对优化算法感兴趣的编程爱好者和技术人员阅读。 当前非常实用的群集智能优化算法是粒子群算法，利用VB开发的PSO工具箱可以有效地应用这一算法。
     
  • 粒子群算法原理及其MATLAB实现与改进方法
    优质
    本简介探讨了粒子群优化算法的基本理论、在MATLAB环境中的具体实现方式以及对该算法进行有效改进的方法。 各类改进的粒子群算法、模拟退火以及混合方法被提出，并引入随机权重以增强其性能。
     
  • 基于PSO的特征选择算法及其MATLAB实现(PSO-FeatureSelection)_粒子群算法特征选择,粒子群算法matlab...
    优质
    本文介绍了一种利用粒子群优化（PSO）技术进行特征选择的算法，并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证，展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。 运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集，前缀为data的是数据本身，而前缀为target的则是这些数据的标签。 注意：此项目使用了MATLAB 2016a版本，并且采用了MATLAB自带的支持向量机（SVM）功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态，然后重新启动程序即可。