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Python实现的粒子群优化算法源代码，需要引用到Numpy，需要对自定义问题进行优化只需要更改f6函数即可，智能算法本身的参数亦可以自行设定。-Python implementation of the PSO algorithm source code, you need to refer to Numpy, Custom issues need to be optimized to only need to change the f6 function, the smart algorith
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K近邻算法在Matlab中的实现，相当完整，对研究KNN算法有一定帮助-K nearest neighbor in the Matlab, implementation, rather complete, the study of KNN algorithm has certainly helped
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一种基于混合策略的改进粒子群优化算法，包括执行程序hpso.m和参数设定hPSOoptions.m两个源文件。代码清晰，易于改进实现。结果显示有效的提高了SPSO的性能-A hybrid strategy based on improved particle swarm optimization algorithm, including the implementation of procedures and parameters set hpso.m two hPSOoptions.m sou
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一个非常好的粒子群算法实现，该算法为matlab实现-A very good PSO implementation, the algorithm for the matlab implementation
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时变参数的粒子群优化的matlab实现，可用于解决多种连续优化问题-A flexible implementation of PSO algorithm with time-varying parameters. Algorithm is suitable for solving continuous optimization problems. Special care has been taken to enable flexibility of the algorthm with resp
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This an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using
the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional
options specific to PSO. Allows code-reusability when trying different
population-based optimization al
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Implementation of Particle Swarm Optimization Algorithm for solving continuous problem.
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pso算法模拟程序，对PSO算的基础原理进行了架构实现。可以供进一步开发使用。-pso algorithm simulation program, based on the principle of PSO considered a framework for implementation. Can be used for further development.
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matlab实现的PSO优化算法，非常易于使用-matlab implementation of the PSO optimization algorithm, very easy to use
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用MATLAB实现PSO算法，程序没错误，可以直接运行-Implementation of PSO algorithm with MATLAB, the program no error, can be directly run
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用MATLAB实现AsyLnCPSO算法，程序没错误，可以直接运行，非常适合刚学PSO者-Implementation of AsyLnCPSO algorithm with MATLAB, the program no error, can be directly run, very suitable for just learning PSO
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PSO是智能算法中的粒子群算法，该代码是对PSO算法的一个实现，并且将结果动态演示出来-PSO is an intelligent algorithm , the code is an implementation of the PSO algorithm, and the result is a dynamic presentation .
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详细介绍了PSO算法的实现过程！keshiixangezhongliziqunsuanfa!-PSO algorithm was introduced in detail the implementation of the process!
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
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标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2) 标准的粒子群算法的讲述实现。主要分为3个函数。第一个函数为粒子群初始化函数
InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子，并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。本函数所采用的数据结构如下所示：
表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值，我们用W来表示位置，用V来代表速度，用F来代表当前的适应度值。在这里我们假设粒子个数为N，每个粒子的维数为D。-His though
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它
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PSO算法的Matlab程序，本文给出了基于PSO算法的Matlab实现，给出了一个例子，通过这个例子，能学会PSO算法的基本使用-PSO algorithm Matlab program, this paper gives a PSO algorithm based on Matlab implementation, gives an example, through this example, can learn the basic use of PSO algorithm
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pso算法的matlab实现最大功率点追踪中应用(Application of maximum power point tracking in matlab implementation of PSO algorithm)
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PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The PSO algorithm is a kin
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