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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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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MATLAB 的粒子群算法做微网优化调度，嗯，思路还挺清晰的。风、光、储能分模块建模，代码结构也比较利于后期维护，尤其适合做分布式场景模拟的同学参考。调度逻辑和目标函数设置也比较实在，不是那种只跑出来图的炫技代码，而是真能跑结果、跑策略。 多主体优化的架构设计上，模块化思路挺香，风电和光伏建模思路不
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