粒子群优化算法和蚁群算法.ppt

求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所

粒子群优化算法源于对鸟群捕食的行为研究，是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。在MATLAB环境中用m语言编程实现了PSO。

matlab开发-粒子群优化算法。时变参数粒子群算法的一种实现。

资源大小4K,采用MATLAB编写,本算法简单,易于实现,可调参数少,是非线性连续优化问题、组合优化问题和混合整数非线性优化问题的有效优化工具.

详细介绍了粒子群的算法的流程，背景，及一些程序

关于粒子群优化算法及其应用的简单说明,适合初学者.

本程序为粒子群算法在matlab中应用的程序,算法可计算三维函数,并在函数图像上显示最优值,分为七部分,简单易读

基础粒子群matlab代码，附带详细步骤说明

混沌粒子群混合优化算法，王大均，李华平，粒子群优化算法（PSO）具有收敛速度快但易陷入局部最优点的特点，因此本文将在结合混沌运动的遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等

Matlab 语言矩阵运算的简洁性使其成为实现粒子群优化算法的理想工具。该算法通过模拟粒子群体的觅食行为，迭代搜索最优解。Matlab 提供的向量化操作能够高效地计算粒子位置和速度更新，而丰富的函数库