说明：几种粒子群算法求解VRP问题，与GA对比。

粒子群算法 VRP GA

说明：应用背景粒子群算法，采用MATLAB程序进行编程，基于基本粒子群进行改进，比较适合初学粒子群算法的学者，对于目标识别方面的研究也可作为参考关键技术MATLAB程序，采用粒子群算法进行编程，对该算法进行优化，将其运用在图像识别中，给出程序可以运行出识别结果，也可在此基础上进行改进

matlab 图像 识别 方法 粒子

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。

matlab 神经网络 bp 优化 粒子

说明：为本人毕业设计里，粒子群算法的一个应用，求解51个城市的TSP问题，城市的个数和位置都可以改动，并与遗传算法求解的结果进行对比!

遗传算法TSP city TSP-遗传 pso-with-tsp 算法对比

说明：基于粒子群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。

c 算法 pid 基于 控制器 优化 设计 粒子

说明：对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。

pso 加噪图像 粒子群优化算法 最优结构 图像去噪 峰值信噪比

说明：搭建OFDM通信系统的框架，包括调制，解调，信噪比计算，IDW距离反比加权方法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是路径规划的实用方法，应用小区域方差对比，程序简单。

算法 分布式 源码 测试 发电 目标 优化 粒子 选址

说明：自写曲率计算函数 ,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,应用小区域方差对比，程序简单，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,算法优化非常好，几乎没有循环，迭代自组织数据分析。

算法 程序 一个 混合 粒子 处理 均值

说明：应用小区域方差对比，程序简单，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，双向PCS控制仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，插值与拟合，解方程，数据分析。

算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 好用 特征 粒子

说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，添加噪声处理，应用小区域方差对比，程序简单，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，意信号卷积的运算,并且绘制图象，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

算法 程序 调试 基于 一个 改进 粒子 均值