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PSOandDE
- 包含了标准粒子群算法及其改进算法以及标准差分算法及其改进算法matlab代码，注释详尽！-Contains the standard particle swarm algorithm and its improved algorithm, and the standard difference algorithm and its improved algorithm matlab code, annotation detailed!
pso_pathplanning
- 关于粒子群算法的路径规划问题的matlab的代码-On path planning problem of particle swarm algorithm matlab code
PSOMutation
- 该代码为基于变异粒子群算法的函数极值寻优算法-The code is based on the mutation particle swarm optimization algorithm for the function extremum optimization algorithm
original-pso
- pso算法。原粒子群算法。可运行。完整代码-original pso.original pso.original pso
newthreepsotosvm
- 用粒子群算法解决SVM问题的代码，希望对大家有帮助！-Using particle swarm optimization (pso) algorithm to solve the problem of SVM code, I hope it can help you!
PSO
- 此代码为关于粒子群算法的程序，并且附有其说明-This code is on particle swarm optimization program, and with the descr iption
PSO---JSSP
- 利用粒子群算法解决车间调度问题，数据集在代码中直接给出-Particle swarm algorithm to solve shop scheduling problem, datasets given directly in the code
pso_segment
- 基于粒子群算法的图像分割算法代码源程序，主要是基于阈值分割的方法的-Image segmentation algorithm based on particle swarm optimization (pso) algorithm
PSO
- 多目标优化代码,pso粒子群算法，该算法能够实现基础的单目标-Multi_objective optimization，pso
pso-GA
- 粒子群算法MATLAB代码、遗传算法优化RBF径向基神经网络MATLAB程序-Particle swarm algorithm MATLAB code, genetic algorithm optimization RBF RBF neural network MATLAB program
Economic-Dispatching
- 在MATLAB中，分别使用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）实现经济调度。代码结构清晰，并配有详细注释。-Implementation of PSO and Nested PSO for Economic Power Dispatching in MATLAB.Code structure is clear, and with detailed notes.
pso
- 用粒子群算法实现的求函数最小值，代码简捷明了，适合刚接触粒子群算法的朋友-Minimum demand function with particle swarm algorithm, the code is simple and clear, for the fourth year Particle Swarm friends
zuiyouhua
- 基于modelcenter和粒子群算法MATLAB最优化解决装箱问题。包含代码、模块、PPT、课程论文-Based on MATLAB modelcenter and particle swarm optimization to solve the packing problem. It contains code modules, PPT, course papers
greybypso
- 此代码为GM（1,1）模型，并利用粒子群算法对影子方程中参数a,b进行优化-This code is GM (1,1) model, and use particle swarm optimization algorithm for shadow parameters a, b to optimize