说明：粒子群优化( PSO) 算法是一种基于群智能方法的演化计算技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，优势在于简单容易实现而且功能强大。

说明：爬山算法 可以解决许多函数优化方面的问题，可以与其他算法，如蚂蚁算法，粒子群算法等融合使用，有其一定的研究意义

hill1函数 粒子群优化 爬山算法matlab hill函数 粒子群算法

说明：基本的 MATLAB 代码为遗传 Alg、 粒子群优化 （PSO） 和蚁蚁群优化 （ACO） 为旅行商问题 （TSP）

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说明：用于优化PID三个参数的粒子群程序代码，简便实用。

PSO，PID PSO优化参数 PSO-参数优化 pid 优化PID参数

说明：利用粒子群优化神经网络，加快收敛，防止陷入局部最优，仿真效果较好，可直接运行，粒子群参数都设置完整，若效果不好，可自行调整参数

说明：matlab相关最优化算法，包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火法等等。

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说明：基于普通粒子群优化算法进行改进的CLPSO，并提供了几种常见的测试函数。用户下载以后可以自己重新设置测试函数。函数的适应度可以通过适应度曲线展示出来。正在研究粒子群算法的同学可以看一看，十分有参考价值。

说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。

matlab 算法 基于 模拟 粒子 退火

说明：粒子群算法函数寻优程序         fitness01(j)=myFun(popchrom(j,:));     end     for j=1:popsize                if fitness01(j) < fitnessgbest(j)%             gb...

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说明：最基本的粒子群优化算法程序，用Matlab实现，非常简单。是主函数的源程序，优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。