带有约束条件的粒子群算法代码pso.m

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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从

粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体，于算法中赋予该粒子（个体）拥有记忆性，并能够透过与粒子群体中的其他粒子之间的互动而寻求到最适解。本资源是粒子群算法代码（matlab）

本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化,加入PSO算法,结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。

利用粒子群算法优化方程最小值,方程变量个数可变,方程可自行定义,运行结果正确。粒子群算法( Particle Swarm Optimization, PSO)最早是由Eberhart和Kennedy于

通过PSO粒子群算法求最大最小值,可直接运行。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻

粒子群优化算法 PSO 算法介绍 PSO 初始化为一群随机粒子 ( 随机解 ) 然后通过迭代找到最 优解在每一次的迭代中粒子通过跟踪两个极值 (pb est,gbest) 来更新自己 在找到这两个最优

PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。

matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码

PSO:粒子群算法matlab2016b