说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。

说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。.

说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。

说明：PSO算法能应用于广泛的领域。对于那些非线性的多峰问题和没有特别方法可使用或用特别的方法不能得到满意结果的问题，PSO算法具有很好的应用前景。PSO算法的应用是非常多样性，难以加以全面概括。

说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

遗传机器人 遗传算法-路径 遗传栅格 遗传蚁群-路径 路径-规划

说明：构造多个帕累托最优方法 基于多目标遗传算法的模糊系统是 在此文件中提出。第一，以获得良好的初始 一种改进的模糊聚类算法用于模糊系统 识别模糊系统，同时 consequents 的先行 旨在分别减少计算负担。 第二，基于帕累托多目标遗传算法 NSGA-ⅱ 和可解释性-驱动简化 使用技术以迭代方式进化初...

matlab

说明：特别针对高超声速飞行器的两篇文章，内容详尽且有用，针对现在先进的飞行器研究人员。

声速飞行器 高超声速 高超声速飞行 高超 飞行器

说明：K-means聚类算法，基于PSO改的聚类算法，对初始点的选择进行优化。

PSO Kmeans 聚类算法 K-means

说明：无线传感器网络中采用虚拟力算法进行节点部署时，节点优化过程的matlab算法，产生结果有直观的图形，并且可以根据不同需要进行参数更改。代码导入后可以直接运行

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