MATLAB源码集锦-多目标粒子群优化算法代码

为了让广大学者更直观的了解例子群算法，作者编制了粒子群算法演示程序，能够直观的观察例子群算法的寻优过程，并提供了源程序，供广大学者学习交流。

MATLAB工具箱大全-约束粒子群优化算法

为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数， 每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。

PSO比较有潜力的应用包括系统设计、多目标优化、分类、模式识别、调度、信号处理、决策、机器人应用等。其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。

结合Pareto 支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术, 对传统的粒子更新策略进行改进, 给出了一种新的粒子淘汰准则, 提出了一种基于Par et o 最优解集的多目标粒子群优化算法。

标准PSO算法的matlab程序，惯性权重线性递减，用Griewank函数测试，收敛特性良好。

经典粒子群算法优化改进碳排放交易算法，并实际通过上海电力市场检验

PSO(粒子群优化算法)的VB程序。VB6.0程序源代码以及界面设计，用以实现粒子群优化算法. 粒子群优化算法

基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用-基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用.pdf 基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用 作者：兰州大学 侯志荣 摘要：该文探讨了粒子群优化算法及其改进，并提出了算法的离线性能评估准则和在线性能评估准则。在此基础上重点研究了MATLAB环境中粒子群优化算法的仿真方法，主要包括数据结构设计、参数编码以及进化信息跟踪等关键内容。最后，对典型的多峰函数优化试验表明：作者开发的粒子群优化算法结构简单，运行快，是一个通用有效的优化工具。 关键词：粒子群优化；性能评估；仿真