粒子群算法解决函数优化问题.pdf

31 Matlab 应用实例 = 0.618 c1 = c2 =2 swamSize = 10 maxgen = 10 Vmax = 1 Vmin = -1 popmax = 4 popmin = 0

无功优化算法，为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题，利用混沌优化具有“奇异吸引子”的特性，在解空间进一步搜索，两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解。

粒子群优化算法VC源码,C++代码已验证可行

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