PSO-RBF的matlab实现程序，很好用，希望对大家有所帮助

for i=1:popcount pop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置 V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度 %计算粒子适应度值 Center=pop(i,1:3); SP=pop(i,4:6); W=pop(i,7:9); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat); NetOut=W*UnitOut;%网络输出 Error=SamOut-NetOut;%网络误差 %SSE=sumsqr(Error); %fitness(i)=SSE; RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum); fitness(i)=RMSE; %fitness(i)=fun(pop(i,:)); end

现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单改造成各种改进型算法。

粒子群优化算法，matlab实现程序，有详细注释，可以直接运行。想学习pso算法的可以下载。

基于支持向量机负荷功率预测，使用粒子群算法进行参数寻优，供参考

这是将CRO与PSO结合的算法思想代码，解决单目标问题

AsyLnCPSO、BreedPSO、CLSPSO、LnCPSO、PSO、RandWPSO、SAPSO、SecPSO、SecVibratPSO、SelPSO、SimuAPSO、YSPSO

粒子群pso算法优化RBF网络粒子群pso算法优化RBF网络

MATLAB的超级算法，其中包含现代优化算法；约束优化；以及各种优化算法。

本资料为研究生课程智能优化算法之粒子群优化算法部分的资料，包括代码，经典论文，以及授课PPT，对初学者非常有用