PSO
当前话题为您枚举了最新的PSO。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
pso优化算法MATLAB实现-NBNC-PSO-ES详解
这是MATLAB中NBNC-PSO-ES算法的源代码，专为多模态优化问题设计。您可以轻松与其他算法进行比较和更新。项目完全用于研究目的，包括算法、函数代码和数据。主程序入口为'ex.m'，同时提供了测试问题的补充工具和CEC2013最佳值的数据信息。算法支持并行运行，确保您的并行池可用。
Matlab
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2024-08-10
PSO_PI_LLC.zip
PSO-PID是一种结合粒子群优化算法与PID控制器的技术，优化控制系统的性能。通过调整PID参数，可以实现更精确的控制效果，适用于各种复杂控制系统。
Matlab
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2024-07-12
基于权重改进的PSO算法
基于权重改进的 PSO 是对传统粒子群优化（PSO）算法的一种优化，挺适合用来一些非线性、多模态的优化问题。通过在 PSO 的基础上加上权重机制，速度更新变得更加灵活，能在探索和开发之间找到一个不错的平衡。这个优化策略能有效防止早熟收敛，提高找到全局最优解的机会。如果你经常做一些复杂的系统设计或者超参数调优问题，这个算法会帮上大忙，效率蛮高的。
算法与数据结构
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2025-07-01
PSO算法的Matlab实现及优化
PSO算法类似于鸟群寻找食物的过程，其中每个粒子代表一个可能的解。它们根据速度和位置不断调整，最终集中于最优解。这种算法模拟了群体智能的搜索过程，可用于解决复杂的数学问题。
Matlab
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2024-08-05
优化MATLAB中的PSO算法实现
这是我编写的一个基础版本的PSO算法程序，适合初学者学习和参考。程序功能简单，帮助大家共同学习和进步。
Matlab
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2024-09-27
pso_lssvm Regression Prediction MATLAB Code
pso_lssvm回归预测MATLAB代码
Matlab
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2024-11-04
PSO算法的全局寻优过程
粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。
算法与数据结构
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2024-07-16
基于PSO-SVM的Matlab程序
这是一个实现了PSO-SVM算法的Matlab程序，每个模块都有详细的注释，易于理解和高效利用。程序中可能缺少数据，用户可以通过访问数据库自行下载所需数据。
Matlab
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2024-07-22
PSO算法在MATLAB中的实现
在MATLAB中实现粒子群优化算法涉及以下步骤：首先，初始化粒子的位置和速度；然后，在迭代过程中更新每个粒子的位置，根据适应度函数评估其性能；最后，找到全局最优解。通过调节参数，可以有效地提高优化效果。
Matlab
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2024-11-03
PSO-Enhanced ADR SVM for Futures Prediction
利用PSO优化自抗扰的SVM进行期货预测. 探讨了通过粒子群优化（PSO）技术提升自抗扰控制的支持向量机（SVM）模型在期货市场中的预测性能。
Matlab
7
2024-11-04