说明：源包含多目标的综合学习粒子群优化源和 ZDT 测试套件和真实帕累托前面在多目标 optimization.and 帕累托前面的 DTLZ1 和 DTLZ2 还包含的真实。

matlab 学习 目标 优化 粒子 综合

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

算法 测试 源程序 函数 使用 最小 粒子

说明：基本的粒子群程序，测试四个标准测试函数，画出收敛曲线，验证算法的寻优性能

The-SPSO 标准测试函数 spso函数 测试函数收敛 spso

说明：简单的PSO算法例程，基于多个测试函数。粒子群优化算法通过选择合适的游程员百分比来优化具有多个局部极小值的多峰函数。在这种情况下，搜索代理具有较快的收敛速度并收敛到全局最优解。

GSO PSO函数 pso测试函数

说明：matlab平台下的测试函数Griewank，对于用来测试粒子群、遗传等智能算法的性能非常有用

Griewank-matlab Griewank matlab-griewank 遗传测试函数 测试函数

说明：资源描述给出了标准CEC14的单目标优化函数代码，可以作为黑盒子直接使用！包括了8类不同的函数，每类函数有3种不同的维数设置。以传统的粒子群算法作为示例对CEC14的待优化函数进行了测试。

matlab 代码 测试 函数 目标 CEC

说明：适用于优化算法的标准测试函数，包括Sphere，Rosenbrock，Griewank，Ackley，Rastrigin等等经典测试函数，适用与各种智能优化算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群算法等等经典算法

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说明：实现典型相关分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，本科毕设要求参见标准测试模型。

代码 基于 改进 不错 粒子 均值 法例

说明：应用背景该算法用于求解10个单元系统的机组组合，并与10个单元的多个伙伴一起工作。与10单元系统测试该算法。关键技术该算法对机组的工作但这需要时间，因为在计算这个DP用于经济负荷分配。如果任何人都可以在平行的过程中，这个算法，这可以非常快速地工作。

matlab 算法 优化 粒子 二进制

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。