基本的粒子群算法，测试数据为cec2013，能描绘数据的优化过程。最有值为-1400，-1300，...-100，100，200，...1400，共28个测试函数。

经典leach算法，和PSO算法，有想法的同学可以融合在一起，便于对比仿真。亲测有效

用MASM32编写，可以显示当前电脑Windows系统下的 TCP 连接数量，以及每个连接的本地IP地址:端口、远程IP地址:端口、状态、相关联进程ID和对应进程的文件说明符。 文件说明符 : K:\TcpStatC.exe 属性 : A--- 数字签名:否 PE文件:是 获取文件版本信息大小失败! 创建时间 : 2022-8-14 13:41:27 修改时间 : 2022-8-14 13:40:46 大小 : 5120 字节 5.0 KB MD5 : c59073b68111e61f64151a484721cead SHA1: 4A05DA1C4A4C579393FD7611E0CA2DF3AE7BCC9B CRC32: c7b21e1d

横向PID控制算法，可参考《辅助驾驶功能开发-控制篇(01)-基于PID的横向控制算法》，附带详细算法解析，讨论算法实现请私聊。

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PSO粒子群算法用C++实现，粒子群算法是人工智能的一种群智能算法，这里是用c++进行的简单实现

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  深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得到不错的分类精度，此外，PSO 还可以提高现有模型结构的性能，PSO是自动化超参数选择和有效利用计算资源的有效技术。 针 对CＮＮ 算法的收敛速度较慢、过 拟合 等问题, 文章提出一种基于PSO和 CNN 模型的图像分类方法，在分析完CNN各超参数对其性能的影响后，引入 PSO 算法进行寻优以增强CNN网络模型的特征提取能力,模型将CNN算法中需要训练的参数作为粒子进行优化，将 更 新 的 参 数 用 于ＣＮＮ 算 法 的 前 向 传播，调整网络连接权矩阵迭代，直到误差收敛，停止算法，以达到最终的模型优化。