基于自适应粒子群优化算法的大地电磁反演研究

大地电磁改正软件，支持中文界面，还没用，又需要的人员可以上其官网查看学习视频

针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AE

针对粒子群容易陷入局部最优的情况，加入了小生境技术，避免了粒子群陷入局部最优，保持种群多样性的优点！

根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化问题的完整数学描述和计算方法。从负荷曲线的特点出发,结合设备动作次数约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法。利用引入免疫系统的免疫信

充分利用粒子群优化算法的收敛速度较快及混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性，考虑到惯性因子对多样性的影响，通过引入早熟收敛程度评价机制，采用逻辑自映射函数来产生混沌序列，提出一种基于混沌思

传统K-means算法除了对初始聚类中心的选择非常敏感，易收敛到局部最优解外，还存在着K值难以确定的问题，不合适的K值往往会得到较差的聚类结果。而K值问题也是聚类分析中的一个重要的研究方向，在粒子群聚

为了研究地形起伏对野外勘探结果的影响,对不同地形条件下地质模型进行正演模拟并进行反演计算,分析大地电磁在不同地形条件下的勘探效果。设计了均匀半空间、层状半空间下的各种地形的正演地质模型,并进行反演计算

粒子群算法的集中优化，matlab程序，可直接运行

提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法，多个粒子群彼此独立地搜索解空间，从而增强了全局搜索能力；利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小，从而有效地

关于粒子群的很好的教程。内容非常详尽~~很有用~~~~~