说明：应用背景粒子群优化算法是一种计算方法，通过对一个给定的质量问题进行优化和求解，并对一个给定的质量问题进行了改进；关键技术粒子群优化算法参数的选择对优化性能有很大的影响。选择粒子群优化的参数，产生良好的性能，因此一直是很多研究的主题
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说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...
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说明：基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序，带有收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群算法源代码。本源代码模块化编写，结构清晰，便于改进和做数值实验，非常好用。
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说明：带有收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群算法源代码。本源代码模块化编写，结构清晰，便于改进和做数值实验-With contraction factor and inertia weight PSO basic particle swarm algorithm source code. Source ...
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说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。
参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP
说明：蚁群论文
蚁群、粒子群算法
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。
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说明：蚁群算法资料
说明：自适应权重的粒子群算法，实现复杂问题的有效求解。
自适应PSO PSO APSO 改进 pso-自适应
说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显...
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