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:爬山算法 可以解决许多函数优化方面的问题,可以与其他算法,如蚂蚁算法,粒子群算法等融合使用,有其一定的研究意义
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:matlab相关最优化算法,包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火法等等。
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:最基本的粒子群优化算法程序,用Matlab实现,非常简单。是主函数的源程序,优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面,对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。