优化工具
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微粒群算法[PSO ]
微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术， 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已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。 -
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常用数学软件介绍Maple、Mathematica、Matlab、MathCAD、_SAS、SPSS、LINDO、LINGO
常用数学软件介绍Maple、Mathematica、Matlab、MathCAD、_SAS、SPSS、LINDO、LINGO -
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MATLAB实现的标准粒子群优化算法(PSO)及性能测试工具
本项目提供完整的标准粒子群优化算法的MATLAB实现，包含粒子初始化、速度更新、位置更新等核心流程。支持自定义目标函数和参数配置，可绘制收敛曲线进行性能分析，适用于连续优化问题的求解。 -
MATLAB遗传算法工具箱模块化集成系统
基于MATLAB平台整合GAmat资源包，实现种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等遗传算法核心功能。提供模块化设计，便于算法定制与扩展，适用于优化计算和机器学习研究。
