说明： 人工鱼群算法是李晓磊博士于2002 年在其博士论文中提出的一种人工智能算法，该算法基于动物行为的自治体寻优模式，通过模拟鱼群的觅食和生存活动来实现在空间中寻求全局最优的一种优化算法，拥有较强的鲁棒性与并行分布处理能力等优点。

说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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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。

说明：本文介绍了标准微粒群算法的程序结构，并且附有详细完整的代码注释，通过测试函数证明了微粒群算法的合理性及可操作性，对于初学者有一定的帮助

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说明：资源描述一个用于解决机器人路径规划问题的人工鱼群算法，是一个学习人工鱼群算法很好的matlab代码

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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：利用粒子群优化神经网络，加快收敛，防止陷入局部最优，仿真效果较好，可直接运行，粒子群参数都设置完整，若效果不好，可自行调整参数

说明：这是一种多目标的粒子群优化算法，包含了两个目标函数，对学习粒子群算法及很好的理解该算法非常有用-Examples of niche PSO, 

说明：PSO粒子群优化算法，单纯的粒子群优化算法，使用matlab来实现的。文件压缩包里面一共有三个文件fun.m文件，PSO.m文件，PSOMutation.m文件。这些文件也是经典书籍Matlab神经网络43个案例分析中的部分实现，单纯演示PSO优化的功能。