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DPSO.zip_CloudSim粒子群优化_PSO云模拟调度仿真_pso算法_scheduling

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简介：
本资源提供了一种结合PSO（粒子群优化）与CloudSim的云计算调度仿真方法。通过粒子群优化算法改进云资源调度策略，旨在提高系统性能和效率。适用于研究和学习云计算中的任务调度问题。 粒子群算法在云环境下的任务调度应用可以使用CloudSim仿真平台进行研究，并且可以通过Java语言实现相关算法的开发与测试。

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  • DPSO.zip_CloudSim粒子群优化_PSO云模拟调度仿真_pso算法_scheduling
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    本资源提供了一种结合PSO（粒子群优化）与CloudSim的云计算调度仿真方法。通过粒子群优化算法改进云资源调度策略，旨在提高系统性能和效率。适用于研究和学习云计算中的任务调度问题。 粒子群算法在云环境下的任务调度应用可以使用CloudSim仿真平台进行研究，并且可以通过Java语言实现相关算法的开发与测试。
     
  • PSO&Leach_粒子群优化_PSO-Leach_LEACH_MATLAB_PSO-LEACH算法_
    优质
    本项目结合了PSO（粒子群优化）与LEACH算法，利用MATLAB实现了一种改进的能量效率自组织传感器网络路由方案。 经典Leach算法与PSO算法可以结合使用，并进行对比仿真。这种方法已被验证是有效的。
     
  • PSO-PID.rar_PSO-PID粒子群算法_pso pid_pso pid simulink_粒子群优化算法pso-pi
    优质
    本资源提供了基于PSO-PID控制策略的MATLAB/Simulink模型，结合了粒子群优化（PSO）与比例-积分-微分（PID）控制器的优势，适用于复杂系统的智能控制研究。 粒子群算法用于整定PID参数，并通过亲自调整取得了良好的控制效果。
     
  • PSOFCM.rar_fcm改进_pso优化的fcm算法_粒子群优化FCM聚类
    优质
    本资源提供一种结合粒子群优化（PSO）和模糊C均值（FCM）的改进型聚类算法，旨在通过PSO优化FCM中的目标函数，提高聚类效果与效率。 基于改进粒子群算法的C均值聚类算法研究是一篇很好的文章，它对FCM算法进行了改进。
     
  • 经济调度中的粒子群算法应用（燃料优化、网损最小化）_PSO方法
    优质
    本研究探讨了在电力系统中利用粒子群优化(PSO)算法进行经济调度的应用。通过该方法实现燃料消耗最优化及网络损耗减小，有效提升系统运行效率与经济效益。 利用粒子群算法解决经济调度问题，以求得最低的燃料成本和网损。
     
  • PSOGM_PSO优化_PSO-GM预测_PSO-灰色模型_PSO
    优质
    本研究探讨了PSO优化算法在改进GM预测模型中的应用，提出PSO-GM方法，显著提升了预测精度和稳定性。 PSO优化粒子群是一种通过模拟鸟群或鱼群的行为来解决复杂问题的算法。该方法利用群体智能的思想，在搜索空间中寻找最优解。在应用过程中，每个可能的解决方案都被看作是一个“粒子”，这些粒子根据自身的性能和同伴的表现不断调整自己的位置和速度，最终趋向于全局最优点。 PSO优化具有实现简单、参数少、易于理解和使用等优点，因此被广泛应用于函数优化、机器学习等领域中。通过调节算法中的相关参数可以进一步提高其求解效率与精度。
     
  • 粒子群优化算法及其改进版PSO算法的MATLAB代码.zip_免疫粒子群_算法增强_pso优化_粒子群更新_算法提升
    优质
    本资源提供经典粒子群优化（PSO）算法及其改进版本的MATLAB实现，包括免疫粒子群和算法性能增强策略。适用于深入学习与研究优化问题。 在原有的粒子群算法基础上进行改进，并引入免疫算法以避免过早收敛的问题，从而实现更快的收敛速度和更优的结果。
     
  • 01经济调度使用PSO算法.rar_PSO电力系统_PSO电力_pso调度_pso、
    优质
    本资源为《经济调度使用PSO算法》的研究资料，探讨了粒子群优化（PSO）技术在电力系统经济调度中的应用。适合研究和学习PSO算法及电力系统优化的读者参考。 粒子群算法可以应用于电力系统的经济调度程序学习，适合初学者研究和实践。
     
  • GA+PSO.zip_GA与PSO算法结合_PSO选择_ga-pso_遗传粒子群优化
    优质
    本资源提供一种将遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）相结合的方法，利用PSO进行个体选择以改进GA，实现更高效的全局搜索。适用于优化问题求解研究。 压缩文件包含三个文件：GA+PSO、GA_only和PSO_only。这些程序包分别使用MATLAB编写了遗传算法与粒子群算法的结合版本、单独的遗传算法以及单独的粒子群算法。每个程序包括主程序、种群选择及自适应函数子函数。
     
  • PSO-VMD.zip_VMD 优化_PSO 粒子群算法在VMD中的应用_基于熵的VMD优化
    优质
    本研究结合了粒子群优化(PSO)与变分模态分解(VMD)技术，提出了一种新颖的方法——利用熵理论对VMD参数进行优化。该方法通过改进PSO算法在信号处理中的应用，有效地提升了多源数据的分析精度和效率。 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法采用了模糊熵作为适应度函数。