说明：一种粒子群算法，文件包含四个程序，很好的学习粒子群学习例程

说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，对应代码

说明：PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

说明：利用粒子群优化算法进行大地电磁视电阻率反演

说明：用VC++实现的粒子群算法,程序经过调试可用

说明：粒子群优化算法MATLAB代码，基于粒子群算法的多目标优化算法

说明：粒子群算法，原始的粒子群算法，可用于非线性计算寻找最优值

说明：将改进的粒子群算法和GA与SVM相结合，通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数的预测

说明：优化算法的一种，粒子群寻优算法。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使得整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。

说明：与遗传算法结合，处理异常方程组，，，，，，，，，，

说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。

说明：实现基本的粒子群算法，便于更改实现更复杂的算法，注释清楚。

说明：基于matlab编写的粒子群算法，用于学习粒子群

说明：用粒子群算法优化SVM中惩罚系数C和高斯核函数g的参数

说明：粒子群算法解决背包问题，matlab环境实现c流程

说明：程序主要是用于解决TSP问题的粒子群算法，包括粒子群算法的步骤

说明：采用粒子群算法进行优化，比如损伤识别和传感器优化布置

说明：粒子群算法与多目标优化问题的结合，解决背包问题实例

说明：标准粒子群算法，使用Fortran算法编写，和大家一起学习交流

说明：量子粒子群算法：因为粒子的位置和速度在量子空间中不能一起确定，所以用波函数表示粒子位置，通过蒙特卡罗方法求出粒子位置。gbest求解通过平均最好位置mbest得到。mbest是所有个体平均最优，通过它来求解粒子出现在相对点的位置，用L表示。而粒子的势表示位置的最终值，与L直接相关。

说明：粒子群算法，PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

说明：一种基于迭代的优化算法，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索

说明：粒子群算法求解最短旅行距离问题，从而寻求最优化。

说明：经典的粒子群算法模型，里面有注释分析讲解

说明：SAPSO算法，SecPSO算法，SecVibratPSO算法

说明：AsyLnCPSO算法，BreedPSO算法，CLSPSO算法，经典粒子群PSO算法，RandWPSO算法等等经典粒子群变异算法模型

说明：基于粒子群——神经网络算法的股票预测系统，将某支股票的大量数据导入程序中，就能对该股票接下来的走向进行分析和预测

说明：粒子群优化算法，包含五个函数文件，和一个说明文件

说明：本程序是关于粒子群优化算法PSO的代码 运行环境是vc6 0

说明：针对直流电网中的最优潮流问题，提出了一种基于模糊控制理论的自适应粒子群算法，以实现电网兼顾有功网损和电压质量的优化运行。