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说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：算法优化非常好，几乎没有循环，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,基于K均值的PSO聚类算法,匹配追踪和正交匹配追踪，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,MIMO OFDM matlab仿真。

说明：本文提出了一种新的、计算高效的基于群智能的全局I<优化方法，用于定位WSN环境中的ti节点。将所有相邻锚节点的均方距离误差作为该非线性优化问题的目标函数d。粒子群c优化（PSO）是一种高性能的随机全局b优化工具，它确保了目标a函数的最小化。

群智能 全局I< 优化方法

说明：几种粒子群算法求解VRP问题，与GA对比。

粒子群算法 VRP GA