基于混合粒子群优化算法的ZnO镀膜光纤传感器的相位偏移

粒子群优化算法; 第1节 绪论 ; 第1节 绪论 ; 举例标准型线性规划问题 max s.t : 变量非负 数学模型具有以下特点 1若干个决策变量决策变量的一组值表示一种方案同时决策变量一 般是非负的

接下来由我来为大家讲解粒子群算法的改进首先通过刚才的同学的讲解我们对PSO算法过程有了大致的了解但是尽管是这么优秀的算法也依然存在着不足和缺点直到现在其实也没有出现过完美解决PSO算法里边所出现的问题

资源简答，内容相对短小精悍，更有利于初学者对于该算法的掌握。该算法对于一些基本的需求都能得到满足，且对需承载的平台要求不高。希望能对初学者有一点帮助！

基于量子粒子群的改进投影寻踪聚类算法，多次仿真实验证明此算法有效、可行。并进一步运用该算法对生物信息学中的数据进行聚类分析，如乳腺癌细胞，Iyer基因表达谱数据，结果仍然比较理想。此后，将进一步深化聚

好几种不同的粒子群算法的MATLAB代码，有需要的可以下载

利用matlab写了粒子群优化算法的一个脚本文件，每行代码都有详细注释，可以根据代码内容自行修改，实现自己需要的功能

基于粒子群的MATLAB优化程序，主要是简单的优化程序

该程序是基于java平台开发的粒子群优化算法的实现,本程序通过多次迭代的方法,最终收敛到一个准确的值。本程序以最优的方法实现粒子群优化算法。

CUDA平台加速粒子群优化算法（pso），自己实现，结构清晰，加速比可达到10倍左右，适合初学者，因为还有一定的优化空间。

粒子群算法的基本介绍,以及目前研究的现状了,并且介绍了算法改进的方向。