精通matlab最优化计算的随书源码，PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 SecPSO 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题 SecVibratPSO 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题 CLSPSO 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题 SelPSO 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问 BreedPSO 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问 SimuAPSO 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题

粒子群优化算法 随机摄动 惯性系数 压缩因子 C++实现

传统粒子群算法的matlab实现代码，PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。

方便大家用于实现目标对象的动态优化，其中包括动态粒子群优化算法和动态蜂群优化算法

本代码是matlab的代码，毕业设计的三个算法，对原来的粒子群算法进行改进，分别是混沌粒子群，和GAPSO得到的效果还不错，注意这是代码，源代码。

粒子群算法的并行实现算法，有利于加深对粒子群算法的理解

粒子群优化算法的简单例子，实现对非线性函数的极值寻优

多目标人工蜂群算法。该程序能够测试ZDT1~3、UF1~10、CF1~10等标准函数，其他测试函数可自行添加，并且可以计算GD、Spread、IGD等性能指标。

标准的粒子群优化算法优化、求解CEC基准测试函数，算法有详细的注释，算法收敛曲线图，测试函数的代码表达式及图像（pdf）。

对于RBF神经网路模型，利用粒子群优化算法进行对权值优化，达到准确的预测效果！