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Swarm intelligence algorithms are based on natural
behaviors. Particle swarm optimization (PSO) is a
stochastic search and optimization tool. Changes in the
PSO parameters, namely the inertia weight and the
cognitive and social acceleration c
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一系列好用的用户友好的启发式优化算法，包括非自适应算法，基于模拟退火算法的种群算法，基本遗传算法，差分进化算法以及粒子群优化算法。此外，也包括神圣算法，它利用了所有这些优化算子，虽然有时交换种群之间的不同算法。-A nice set of user-friendly heuristic optimizers. Included are a non-adaptive, population based Simulated Annealing algorithm, a basic Genetic A
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有关粒子群算法的介绍文档，结合其他智能算法的方法，-Introduction of the particle swarm algorithm, in combination with other intelligent algorithms approach
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在传统的子载波分配过程中，具有优先权的用户将优先选择最好的载波，这将导致载波利用效率下降。
许多改进算法通过牺牲一定的公平性来提升容量并降低复杂度，但是这可能会使用户间无法达到所要求的公平
性。针对这些问题，提出了一种基于公平度门限的载波和功率自适应分配算法。在载波分配过程中，通过公平度
门限来决定载波分配优先级，从而实现容量和公平度的粗略折中。载波分配后利用粒子群（PSO）算法进行功率分配来达到所要求的公平度门限。实验结果表明，该算法在满足所要求公平度门限的同时提升了系统容量。 -
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用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。-Algorithm for solving constrained optimization problems, algorithms, differential evolution/genetic algorithm/particle swarm algorithm fusion.
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一种基于VB语言的微粒群算法，其中含有几个测试算法，与一个化学中中数据关联的源码实例，微粒群算法是以一个通用的函数写的，可移植性强。
-Particle swarm optimization based on the VB language, which contains several test algorithms, the data associated with a chemical source instance, particle swarm optimization is a
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有关粒子群算法的介绍文档，结合合其他智能算法的方法，可直接使用。
-Introduction documentation of the particle swarm algorithm, combined to meet other intelligent algorithms can be used directly.
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智能算法，matlab应用大全，遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法等-Intelligent algorithm, matlab application Daquan, genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle swarm algorithms
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智能优化算法作为新兴的搜索算法，一般是指利用自然界的生物系统与优化过程的某些相似性而逐步发展起来的优化算法，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，它们通过对搜索空间中的一组解按概率规则操作得到下一组解。
人工鱼群算法源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的智能仿生优化算法。它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其它方法结合等优点。目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。
-As an emerging intell
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目前智能算法越来越受到人们的关注,如神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等,蚁群算法是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。-Currently more and more intelligent algorithm attention, such as neural networks, genetic algorithms, ant colony algorithm, particle swarm algorithm, ant colony algorithm is af
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源程序为m file，直接可在matlab上运行，通过粒子群优化算法解决40台机组的ELD问题-Source for the m file, you can run directly on matlab, optimization algorithms to solve the problem of 40 units ELD by particle swarm
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除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。-In addition to the ant colony algorithm can be used to optimize the PID parameters, there are many intelligent algorithms, such as genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle s
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本文件包含遗传算法，粒子群算法基本例子以及应用例子，采用MATLAB编写，希望对初学者有所帮助。如有不足，请多多见谅-This document contains genetic algorithms, particle swarm optimization and application examples of the basic examples using MATLAB to prepare, and I hope to help beginners. If insufficient, p
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他的文档中包含的遗传算法，粒子群优化和用MATLAB编写的基本范例应用实例，希望对初学者有所帮助。如果insuffic
-This document contains genetic algorithms, particle swarm optimization and application examples of the basic examples using MATLAB to prepare, and I hope to help beginners. If insufficien
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粒子群优化算法，有利于算法的应用研究，做对比是挺好的-Particle swarm optimization, application of algorithms favor, do comparison is quite good
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该算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解。同时该算法的进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数较少且容易控制。对两个算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题 性能对比显示,该算法求得的解优于已有的改进粒子群算法及其它优化算法所求得的解。-The algorithm is based on convergence particle swarm particle basi
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多目标进化算法框架，包括MOEAD、NSGA2等经典多目标进化算法。-The MOEA Framework is a free and open source Java library for developing and
experimenting with multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and other
general-purpose multiobjective optimization algorithms. Th
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三种常见的粒子群优化算法，如linWPSO，LnCPSO，PSO(Three common particle swarm optimization algorithms, such as linWPSO, LnCPSO, and PSO)
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这是一种遗传算法和BP网络结合的算法，粒子群和BP网络，这两种算法进行结果比对。(This is a genetic algorithm and BP network combination algorithm, particle swarm and BP network, the two algorithms for results comparison.)
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Abstract: With the development of engineering technology and the improvement of mathematical model, a large number of optimization
problems were developed from low dimensional optimization to large-scale complex optimization. Large scale global opti
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