说明：量子粒子群算法：因为粒子的位置和速度在量子空间中不能一起确定，所以用波函数表示粒子位置，通过蒙特卡罗方法求出粒子位置。gbest求解通过平均最好位置mbest得到。mbest是所有个体平均最优，通过它来求解粒子出现在相对点的位置，用L表示。而粒子的势表示位置的最终值，与L直接相关。

说明：粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能应用粒子群优化算法来求非线性函数的极值，并且给出了分析结果，粒子群算法寻优得到最优值接近函数实际最优值，表明该算法具有较强的函数极值寻优能力。另外，对粒子群算法进行...

matlab

说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

说明：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[ 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...

说明：模拟退火是 80 年代初发展起来的一种随机性组合优化方法。它模拟高温金属降温的热力学过程，并广泛应用于组合优化问题。基于模拟退火的粒子群优化算法是把模拟退火机制引入基本粒子群优化算法中，采用杂交粒子群优化算法中的杂交运算和带高斯变异的粒子群优化算法中的变异运算，以便进一步调整优化群体。

基于-SA-的-PSO-算法 金属退火 高斯过程 高斯变异

说明：机动目标跟踪源代码，粒子滤波 主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代...

说明：所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模...

说明：图像配准的很好的程序，里面用到粒子群算法

粒子群--图像 图像--粒子群 粒子群-图像 粒子群-程序 图像配准

说明：粒子群优化（PSO）依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上，每个粒子利用其历史最好的体验，并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的，但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此，在 设计学习策略，可以利用以前的搜索信息（经验）更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...

matlab 人工智能 计算

说明：其中粒群优化方法就是模拟鸟群的社会行为发展而来，本代码是运用MATLAB实现的粒子群优化算法，不同的函数放在m文件中总共有13个函数，还有一个粒子群算法的ppt