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：混沌粒子群算法预测年龄，内容包括预测试用的数据，可以直接运行，方便修改。

pso GM 混沌粒子群算法 预测年龄

说明：基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题，并用二者结合来训练灰色预测模型参数。

pso GM 混沌扰动算法 pso算法

说明：粒子群算法与鲸鱼优化算法比较源程序，提供参考文献，测试通过。

PSO WOA master 粒子群算法 鲸鱼优化算法

说明：微粒群算法结合灰色系统理论进行预测的matlab代码，精确度较高。

PSO GM 微粒群算法 灰色系统理

说明：该示例显示了由60个串联电池组成的250-W光伏组件的部分阴影。

串联电池组 250-W 光伏组件

说明：关于粒子群算法的路径规划问题的matlab的代码。

PSO 粒子群算法 路径规划

说明：对生产线上的工位布置优化，解决NP难问题。求解最优平衡率下的工位布置，平衡个工位的负荷。达到人员精简和降低成本的目的。

PSO 工位布置优化

说明：有容量限制的车辆路径问题的启发式算法,本实验采用的是粒子群算法。

PSO CVRP 车辆路径问题 启发式算法 粒子群算法

说明：径向基函数插值使用一系列基函数，它们在每个采样点对称且居中。径向基函数是一类特殊的函数，其主要特征是它们的响应与中心点的距离单调地减小（或增加）。中心、距离刻度和精确的形状是模型的参数。

RBF 径向基函数插值