粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化技术，广泛应用于电子工程、信号处理及控制系统设计等领域。通过模拟鸟类觅食行为，该算法能够高效解决复杂优化问题，是现代电子工程师不可或缺的强大工具。本页面汇集了1612个精选资源，包括最新研究成果与实用案例分析，帮助您深入理解粒子群算法原理及其在实际项目中的应...
基本粒子群算法PSO代码，只需要添加适应度函数就可以了-PSO PSO code, only need to add the fitness function can be
·摘要：本文提出了一种新的考虑到anti-windup的永磁交流伺服系统速度控制器的优化设计方案，补偿了速度控制器整定的非线性。通常采用传统的线性分析方法获得控制器参数，然后通过尝试法再调节控制器设定，本文使用一个变通的方法，即微粒子群的优...
一种新的随机优化技术:基于群落动态分配的粒子群优化算法(Community Dynamic Assignation-based Particle Swarm Optimization,CDAPSO)。新算法通过动态改变粒子群体的组织结构和分...
C语言开发的微粒群优化算法源程序，程序用到了多个测试函数：包括Rosenbrock 函数等，操作时首先打开文件选择一个函数，然后点击计算就可以了。
微粒群算法与其它进化类算法相类似，也采用“群体”与“进化”的概念，同样也是依据个体（微粒）的适应值大小进行操作。所不同的是，微粒群算法不像其它进化算法那样对于个体使用进化算子，而是将每个个体看作是在n维搜索空间中的一个没有重量和体积的微粒，...
论文提出了一种新的图象分类算法——基于微粒群的图象分类算法。将此算法和K 均值聚类算法分别应用于MRI 人脑图象的分类，并进行了比较。实验结果表明：基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性，不仅能