使用粒子群算法进行支持向量机回归算法PSO SVR优化的python实现

粒子群算法ParticleSwarmOptimization(PSO),用于求解解全局优化问题.

PSO粒子群算法C#源码包含文件：粒子类；粒子群类；适应度类；主函数.

PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的

本文介绍基于灰狼优化算法的支持向量机实现代码，通过采用GWO算法对支持向量机进行了改进优化，使得模型具有更好的预测性能。文章重点介绍了灰狼优化算法的原理和应用，以及代码实现的具体步骤。欢迎有兴趣的读者

使用粒子群优化算法对支持向量机分类模型进行优化，实现高效准确的数据分类预测。通过多输入单输出的改进算法，提高模型精度和泛化能力。输出预测值对比真实值的混淆矩阵图，让结果更加直观。适合初学者学习，且易于

介绍了基本粒子群算法的应用,对于初学者来说是比较好的一个程序,希望大家相互学习

源代码说明：多人整理的最原始的pso算法的c程序，里面有注释。

PSO路径规划算法，源码

利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题

标准遗传算法优化支持向量机的参数，用matlab实现的，简单易学，适合初学matlab和GA算法的童鞋们。