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PSO通过调试
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粒子群算法
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粒子群算法，通过调试。可用函数优化、求最大最小值。
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通过 Python 了解粒子 群 优化(PSO)_python_代码_下载
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粒子群优化(PSO) 非常棒，我使用 Python 创建了一系列涵盖该主题的教程。第一个（pso-simple）由一个简单的实现组成，对于任何刚接触 PSO 并希望很好地理解它的工作原理的人都很有用 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
通过PSO粒子群优化SVM参数，并识别乳腺癌，使用MATLAB仿真
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通过PSO粒子群优化SVM参数，并识别乳腺癌，使用MATLAB仿真 for t=1:Iters t for i=1:Num rng(i) v(i,:) = w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); x(i,:) = x(i,:)+v(i,:);
matlab-通过PSO粒子群优化MPPTT,并应用在PV光伏阵列发电系统simulink仿真,其中PSO在simulink实现
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matlab_通过PSO粒子群优化MPPTT,并应用在PV光伏阵列发电系统simulink仿真,其中PSO在simulink实现进行实时优化控制_源码
particle-swarm-optimization:通过Python了解有关粒子群优化（PSO）的知识！
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使用Python进行粒子群优化 （PSO）令人惊叹，我创建了一系列使用Python涵盖该主题的教程。 第一个（简单的pso）由一个简单的实现组成，对于PSO刚接触并希望深入了解其工作原理的任何人都非常有用。 可以在这里找到该教程： : 第二版（pso-advanced）仍在开发中... 安装 您可以下载/克隆此版本库并按原样使用，也可以使用以下命令来点安装它： pip install g
matlab-通过PSO算法优化模糊控制器隶属函数 （FLC）
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Matlab程序—PSO优化BP网络
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简单的PSO优化BP网络。初学PSO和BP的时候在实验室里面调试的程序。对于要使用这两个工具的初学者是个好的例子。
PSO - QAP_利用PSO解决QAP问题_pso问题_
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该程序利用PSO算法解决QAP问题，程序已经调试好，可以直接上手。
PSO对函数进行优化.rar
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PSO对函数进行优化，pso.m为主函数程序,fitness.m为适应度函数， 程序以通过调试。本人在matlab2016a上能够运行。希望有用。
PSO粒子群5种改进算法实例源码.rar
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粒子群算法PSO，资料中包括5中改进的PSO算法代码，并带有一个测试函数，可以用PSO算法直接调试出结果，对代码有较为详细的备注
粒子群优化 (PSO)：通过粒子群优化 (PSO) 方法进行搜索/调整/优化-matlab开发
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这是简单的基本 PSO 功能。 这个函数被很好地说明和类比编程，以更好的方式理解和可视化粒子群优化理论以及它是如何实现的。 要运行它，您还需要有一个函数 MinMaxCheck.m（文件 ID：#43251） PSO说明： http : //en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization 程序说明： %% % 输入变量% Bird_in_swar
编译通过的粒子群算法（PSO）解决旅行商问题（TSP）处理程序采用加权网络
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编译通过的粒子群算法（PSO）解决旅行商问题（TSP）处理程序采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，主要是基于mtlab的程序，Relief计算分类权重，数据模型归一化，模态振动，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，用MATLAB实现的压缩传感.zip
通过PSO粒子群优化算法分别实现TSP,数据拟合+代码操作视频
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1.领域：matlab，PSO粒子群优化算法 2.内容：通过PSO粒子群优化算法分别实现TSP,数据拟合+代码操作视频 3.用处：用于PSO粒子群优化算法分别实现TSP,数据拟合学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是
matlab-通过PSO粒子群优化算法分别实现TSP,数据拟合-源码
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guitang.zip_PSO 特征
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解决模板匹配问题的微粒群算法源程序，经过调试，可以直接运行。
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粒子群算法（PSO）正是从生物群体行为中得到启发，将优化问题的每一个可行解看作一个“粒子＂，用速度、位置、适应度三个指标表征该粒子的基本特性，基于PSO...下面是PSO算法和适应度函数，已调试，可以搜索最优解。
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粒子群算法程序，有注释，调试运行正确，欢迎交流
matlab-通过matlab对比PSO和混沌PSO两种优化算法的优化性能-源码
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通过matlab对比PSO和混沌PSO两种优化算法的优化性能matlab仿真+代码仿真操作视频
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1.领域：matlab，PSO和混沌PSO两种优化算法 2.内容：通过matlab对比PSO和混沌PSO两种优化算法的优化性能+代码仿真操作视频 3.用处：用于PSO和混沌PSO两种优化算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前
通过PSO优化神经网络权值的matlab仿真+含代码操作演示视频
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通过PSO优化神经网络权值的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
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可以运行的标准pso算法源程序
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经过调试，可以在visual C++ 6.0下运行，内有注释，轻松更改。
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自己编写的一个非常简单的粒子群算法程序，适合初学者。自己调试通过。
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