粒子群优化算法是一种高效的优化算法，可用于求解函数最大值和最小值问题。通过模拟粒子群体的运动，该算法可以有效地探索搜索空间并找到最优解。它具有收敛速度快、鲁棒性强等优点，适用于各种复杂函数的优化。
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多目标粒子群算法，用于科研和写文章，是西班牙一个学者写的
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物流配送的路径规划一直挺让人头疼的，尤其订单一多，路线一乱，成本和效率全得靠猜。李莹莹写的这篇《基于优化粒子群算法的物流配送路径问题研究》还挺实用，用优化过的粒子群算法来搞定路径选择，思路清晰，代码也不难理解。 里面讲的粒子群算法，本质上就是模拟鸟群找食物的过程，每个“粒子”都是个方案，群体协作来找
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基于粒子群算法的冷热电气一体化优化模型，挺适合做能源系统调度的朋友看看。核心是把运行成本作为目标，建了个数学模型，用 Python 代码跑一遍粒子群，看看设备怎么跑最省钱。哦对了，文中有完整代码，复制粘贴能直接用，还蛮适合想上手算法优化的朋友。还有不少类似资源，像 MATLAB 版、改写版啥的都给整
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粒子群优化算法（PSO）是个挺好用的全局优化工具，适合用来那些复杂的数学函数优化问题，像是求 16 个经典函数的最小值或最大值。你可以把每个粒子当作一个潜在的解，在搜索空间中自由移动，利用群体智能找到最优解。算法的基本思路是，每个粒子根据自己的经验以及其他粒子的经验不断调整位置，最终找到解。要注意，
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