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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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a simple implementation of the basic pso algorithm
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另一个粒子群优化算法工具箱，具有与遗传算法工具箱相同的语法结构。-Implementation of a PSO algorithm with the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox.
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Implementation of Particle Swarm Optimization Algorithm for solving continuous problem.
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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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用MATLAB实现RandWPSO、LinWPSO、LnCPSO算法，程序没错误，可以直接运行，非常适合刚学PSO者-Implementation of RandWPSO, LinWPSO, LnCPSO algorithm with MATLAB, the program no error, can be directly run, very suitable for just learning PSO
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用MATLAB实现SAPSO、SecPSO、SecVibratPSO算法，程序没错误，可以直接运行，非常适合刚学PSO者-Implementation of SAPSO, SecPSO, SecVibratPSO algorithm with MATLAB, the program no error, can be directly run, very suitable for just learning PSO
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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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