说明：解决pso问题，利用matlab编写的，注释清楚，完整的程序-Pso to solve the problem, using matlab written comments clear and complete procedures for

matlab

说明：针对背包问题的求解，本程序选择用ＰＳＯ算法解决了背包问题，经过测试，算法运行效果较好，为求解背包问题提供了一个范例，同时可以在源程序的基础上对算法性能进行改进，以使得优化的效果更好。

说明：粒子群算法优化支持向量机的程序，可用于模式识别。

模式识别算法 PSO_LSSVM 模式识别 支持向量机 LSSVM程序

说明：这是个粒子群标准算法的实现程序，采用的是matlab实现的，里面的适应度函数什么的都可以根据自己的需求修改，要用到粒子群算法的话（PSO），就可以在这个基础上直接用了，不需要自己再去写了

说明：到达过程是的泊松过程，对信号进行频谱分析及滤波，实现了对10个数字音的识别程序加入重复控制，包括调制，解调，信噪比计算，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。

算法 源代码 pso 配置 基于 一个 优化 容量

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：这个代码是利用标准粒子群算法来求解PID控制器参数优化的，本程序利用matlab编程和matlab中的simulink一同求解，并得到了很好的结果，将每个粒子初始值作为pID控制器的最优解，然后不断迭代，得到最优

matlab pid pso 控制器 求解

说明：鸟群算法具有快速收敛特点，而神经网络具有很强的全局收索能力，二者结合更能显示其优越性，本程序已通过调试。

​鸟群算法 PSO BP神经网络

说明：粒子群算法优化函数求解极值的问题。通过该程序我们可以看到粒子群优化算法的优化过程。

粒子群算法 粒子群优化 PSO 粒子群 粒子群算法-程序

说明：鸟群算法具有快速收敛特点，而神经网络具有很强的全局收索能力，二者结合更能显示其优越性，本程序已通过调试。

matlab 神经网络 bp pso 优化