说明：qpso的全局搜索性能远比基本的pso好，而且速度快。
全局PSO 全局搜索-Matlab PSO QPSO-matlab qpso
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：简单的PSO算法例程，基于多个测试函数。粒子群优化算法通过选择合适的游程员百分比来优化具有多个局部极小值的多峰函数。在这种情况下，搜索代理具有较快的收敛速度并收敛到全局最优解。
GSO PSO函数 pso测试函数
说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。
matlab 算法 源程序 pso 改进
说明：粒子群算法的局部模型程序，比全局模型的效果要好，尽管收敛速度慢些，但是都能找到最优点。
收敛速度 全局粒子群 局部PSO l粒子群算法 最优点
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
matlab 神经网络 bp pso 优化
说明：粒子群聚类算法：改进原有PSO算法，加速收敛迭代达到全局最优点
改进粒子群 改进PSO 改进pso算法 PSO-聚类 c--粒子群算法
说明：粒子群优化（PSO）是一种衍生的无全局最优解算器。如果你是一个初学者希望学习使用这个工具箱的工作， soplotswarm是为了绘制一个三维axes。将帮助了解有关粒子群优化算法。
matlab 算法 优化 粒子 理解
说明：粒子群优化算法寻找目标函数全局最小值，只要根据想要，更改相应的目标函数，就可以解决相关最优化问题
