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。
说明:利用粒子位置和速度的改变更新,在熟悉多目标粒子群算法的基础上利用测试函数对该算法进行仿真,并对仿真结果进行优化。
说明:飞蛾火焰优化算法的源码。 澳大利亚学者Seyedali Mirjalili 提出了一系列的群智能优化算法,代表如下: 1. Salp Swarm Algorithm (SSA) 2. Grasshopper Optimisation Algorithm (GOA) ...
说明:一种蚁群优化的边缘检测算法,可实现!用matlab编写
说明:本文详细介绍了MATLAB与HFSS的联合优化方法,并介绍了基于粒子群算法的阻抗调制表面天线的副瓣优化流程