主要介绍了python如何实现人工蜂群算法，帮助大家更好的利用python进行数据分析，感兴趣的朋友可以了解下

基本的粒子群优化算法PSO的Matlab实现代码，很实用的呢

一种电磁优化算法，解决稀疏天线阵的方向图综合问题

原型： [xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options,auxdata) 描述： 使用全局版本的粒子群优化算法查找函数的最小值，如参考文献中所述。 1. 认知权重和社会权重的值分别为 cC = 1.49445*r2(0,1) 和 cS = 1.49445*r3(0,1) 其中 r2(0,1) 和 r3(0,1) 为两个在 0 和 1 之间均匀分布的随机数。惯性权重为 cI = 0.5 + 0.5*r1(0,1)。 已经测试了惯性权重的递减版本，但它导致整个算法在速度和最终

惯性权重 1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。

这是一个关于多目标粒子群算法，很有用，代码通用性强

在人工蜂群算法中加入了边信息，改善了信噪比。基于matlab编写

解决最优化问题的方法 传统搜索方法 保证能找到最优解 Heuristic Search 不能保证找到最优解

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

带交叉因子的粒子群优化算法matlab源程序，有代码注释，比较容易理解！