此包含有遗传算法、粒子群算法、BP算法优化对角递归神经网络的MATLAB程序
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粒子群优化技术资料
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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。
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粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络。...
基于粒子群智能优化算法的研究
粒子群算法在仿真生物群体社会活动的基础上，通过模拟群体生物相互协同寻优能力，从而构造出一种新的智能优化算法。本文主要讲述了粒子群算法的基本原理及其一些改进算法以及其改进算法的一些应用。 ...
粒子群算法优化PID控制
在MAtlab中编写粒子群算法优化PID控制的M程序...
基于粒子群算法的阵列天线波束赋形
粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛...
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