说明：粒子群PSO及其改进算法，包含基本PSO，sPSO，tPSO，tsPSO等。

粒子群 PSO 改进算法 sPSO tPSO tsPSO

说明：基于罚函数的粒子群算法，可求解带有非线性约束的优化问题。

pso​ 罚函数 粒子群算法 非线性约束

说明：粒子群算法，包括主函数，目标函数，约束条件等。可用于多目标函数的处理。

PSO 粒子群算法 主函数 目标函数 约束条件

说明：针对QoS组播问题，本文采用粒子群算法，通过对算法的改进，使其能够应用到QoS组播路由问题上来，最终求出满足QoS约束的最小代价组播树。

PSO QoS 粒子群算法 QoS组播

说明：权重自适应改进的粒子群算法，只需添加适应度函数即可使用。

PSO 权重自适应 粒子群算法

说明：粒子群优化BP神经网络算法，采用PSO优化神经网络的结构层个数，及隐含层的权值，相较BP神经网络，预测效果更好。

PSO 粒子群优化 BP 神经网络算法

说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，算法的迭代速度快，精度高。

PSOSA 模拟退火 粒子群优化算法

说明：基于混合粒子群算法的航路规划，基于GUI平台，完美运行，无BUG。

航路规划 GUI PSO 混合粒子群算法

说明：利用粒子群算法求解基于时差无源定位的非线性方程，解决非线性方程的最优化问题。

PSO 粒子群算法 时差无源定位 非线性方程

说明：采用粒子群算法PSO优化BP神经网络，进行风电功率预测，含实际数据和案例。

粒子群算法 PSO BP神经网络 风电功率预测