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：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括脚本文件和函数文件形式，是国外的成品模型，本程序的性能已经超过其他算法，ldpc码的编解码实现，包括四元数的各种计算。
说明：使用matlab实现智能预测控制算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，有均匀线阵的CRB曲线，双向PCS控制仿真，仿真效率很高的，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。
说明：本程序的性能已经达到较高水平，课程设计时编写的matlab程序代码，借鉴了主成分分析算法（PCA），粒子图像分割及匹配均为自行编
说明：目标定位算法程序 分布式粒子源迭代定位 基于贝叶斯估计 和卡尔曼估计实现目标远的定位技术 里面包括基本原理 算法程序等信息
说明：粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
说明：解决微电网多目标经济调度问题，其中包含了三个目标函数，各个目标可适当修改，采用的求解算法是改进的多目标粒子群算法，已调试运行通过