粒子群优化算法的 Matlab 程序，结构清晰、注释详细，适合刚入门或者在调优过程中卡壳的你。代码不仅实现了 PSO 的基本流程，还混合了点遗传算法的思路，增加了多样性，优化效果也更稳定。像惯性权重、学习因子这些关键参数都有默认值，改起来也方便。要是你之前用 PSO 老是陷进局部最优，不妨试试这套逻
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粒子群优化算法（PSO）是一个挺经典的全局优化算法，最早由 Kennedy 和 Eberhart 在 1995 年提出。它模拟了鸟群找食物的过程，每个粒子代表一个的方案，粒子们互相协作，通过不断调整位置和速度来逐渐接近最优解。如果你想在 VB 环境下实现 PSO 算法，这个资源就挺适合你了。代码相对
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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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粒子群优化算法的 Python 实现代码，写得还挺清楚的，适合你在建模或优化问题上快速上手。带详细注释，还附了可视化效果，调试过程能看到每一步迭代，挺直观。 带例子的粒子群优化（PSO）代码，注释详细，逻辑也比较清晰。fitness函数是自定义的，想改目标函数，直接动这个就行，改起来不麻烦。 算法初
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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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