说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

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说明：资源描述本算法是关于改进的粒子群算法优化bp神经网络，用于级联式变频器的故障诊断。有基本传统的bp神经网络算法，也有改进的粒子群优化神经网络算法，二者进行对比，取得了很好的效果，里面有例子数据。

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说明：基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。

蚁群算法 TSP 粒子群混合算法

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：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：不同噪声强度的加噪图像，用粒子群优化算法优化结构元素，找到最优结构元素，对图像进行去噪操作，使恢复的图像达到最大峰值信噪比

结构元素 PSO 粒子群-图 pso-noising 粒子-图像

说明：matlab练习程序（粒子群优化PSO） 算法没有和图像处理直接相关，不过对于图像分类中的模式识别相关算法，也许会用到这个优化算法。算法步骤：1.首先确定粒子个数与迭代次数。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：测试函数：主要用于测试智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等的性能。

智能优化算法 遗传算法 粒子群算法

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：该代码是基于极值粒子群优化功能，可根据PSO算法的粒子群优化算法的MATLAB编程功能的基于极值原理，极端非线性函数的优化，并给出了分析结果，然后展开案例研究，增加适应性突变，惯性权重，从而提高了代码。操作与图像和PDF文件的结果。

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