粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO),又称微粒群算法,是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群匹配M.M.Millonas在开发应用于人工生命(artificiallife)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(particle)”是一个折衷的选择,因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的,同时也需要描述它的速度和加速状态。
智能微粒群学习算法,可用于分类及特征优化等等。该算法实现过程简单,清晰。...
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👤 a6697238
基本的微粒群演算法VB范例原始码,对刚接触PSO将会有初步的认知...
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👤 nanfeicui
这个压缩包是微粒群优化算法(PSO)工具-MATLAB箱源代码。...
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👤 yt1993410
微粒群优化算法整定PID参数,在matlab环境下的源代码...
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👤 lo25643
基于MATLAB的微粒群工具箱,算法模型中引入收缩因子,收敛速度有所提高,但对高维函数的优化效果仍然不理想。...
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👤 qiao8960