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 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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PSO 粒子群算法的多路径规划思路，挺适合搞路径搜索相关项目的你参考。它通过模拟鸟群行为，让一堆“粒子”自己琢磨哪条路最优，越跑越聪明，效率还不错。多路径规划场景下，这种算法能同时开多个脑洞找路径，适合无人机、物流调度啥的。不难用，核心就是速度和位置的更新规则掌握好，改一改参数，跑一跑测试，效果一般
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