说明：粒子群优化（PSO）依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上，每个粒子利用其历史最好的体验，并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的，但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此，在 设计学习策略，可以利用以前的搜索信息（经验）更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...

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说明：群体智能与仿生计算--matlab技术实现混合蛙跳算法代码

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说明： 人工鱼群算法是李晓磊博士于2002 年在其博士论文中提出的一种人工智能算法，该算法基于动物行为的自治体寻优模式，通过模拟鱼群的觅食和生存活动来实现在空间中寻求全局最优的一种优化算法，拥有较强的鲁棒性与并行分布处理能力等优点。

说明：在大学生或者研究生数学建模竞赛中旅行商优化问题是一个很重要而又难解决的问题，本人自编程蚁群算法智能程序很好的解决此问题。

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说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：作为一种群体智能算法，本程序采用一种人工鱼群算法，可实现任意非线性函数的寻优。该算法易于跳出局部极小值点，可实现全局目标寻优，而且克服了传统寻优算法收敛速度慢的缺点，是今后比较流行的一种全局寻优算法。

说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

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说明：关于神经网络控制，包括回归分析和概率统计，使用matlab实现智能预测控制算法，旋转机械二维全息谱计算，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，基于人工神经网络的常用数字信号调制。

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说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，对于初学matlab的同学会有帮助，使用matlab实现智能预测控制算法，PLS部分最小二乘工具箱,各种kalman滤波器的设计，isodata 迭代自组织的数据分析。

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