基于权重改进的PSO算法

基于线性权重递减 PSO 优化 SVM的电力负荷预测算法，是个适合电力系统预测的优化方法。这个算法结合了粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM），能有效提高电力负荷的预测精度。通过 PSO 对 SVM 的参数进行优化，能够提升模型的准确性，尤其是在复杂的电力负荷预测时。这种方法不仅能够在实际应用中更精准的负荷预测，还能减少计算量，适应性蛮强的哦。此外，MATLAB 实现的源码还挺友好，能够你快速上手。你可以通过调整权重来优化模型，达到最佳效果。如果你正在做电力系统预测的工作，不妨试试这个算法，应该能带来不错的效果哦。如果你对电力负荷预测感兴趣，还可以参考一下其他相关资源，比如基于Elm 神经

改进版的 PSO 程序，蛮适合用来搞定经济调度问题的。用的是一个叫 PSOt 的工具箱，老外 Brian Birge 教授写的，跑起来挺稳定。只要你有 MATLAB 环境，放到默认的 pso 文件夹里直接跑就行，连带一个例子也一并给你配好了。程序核心是个 粒子群优化（PSO）算法，稍微做了点优化，效率比传统方式高点，结果还能顺带跑个 二次规划 方法对比。运行完你能拿到一个最小燃料成本和传输损失的分配方案，挺实用的。如果你之前没玩过 PSOt，推荐你先看看这些相关资料，像实用案例解析啊、工具包啥的，理解会快不少。对了，PSOt 是基于 MATLAB 写的，所以你得有点 MATLAB 功底哦。建议

粒子群算法，又称为粒子群优化算法（PSO），是近年来发展起来的一种新的进化算法。PSO算法属于进化算法的一种，类似于遗传算法，它从随机解出发，通过迭代寻找最优解。与遗传算法相比，PSO算法的规则更为简单。压缩文件包含英文说明书。

IPDBSCAN 的思路挺聪明的，尤其适合你在密度不太均匀的数据集上做聚类。它不像原始 DBSCAN 那样死板地全局设定ε，而是先按局部划分，取个平均ε来跑全局聚类，这种方法对提升聚类质量还挺有的，是那种“不强烈”密度差异的数据。IPDBSCAN 的核心点在于动态调整ε值，你不用太担心参数怎么调合适了，算法自己就能做个折中判断。对，就是那种你常常聚完之后发现类簇分得零碎、边界模糊的场景，它就挺能救场的。对比 PDBSCAN，它不仅能类簇分裂的问题，还能减少冗余点，让你聚出来的结果更干净。你拿它在交通轨迹、营销数据、用户行为日志这种数据上试试，效果比你手动调参要省心多了。哦对了，推荐你顺带看看这

基于中值定理改进了Gs算法，通过在相位恢复过程中插入新的相位，使算法在收敛到局部极值时能够跳出并探索其他区域，从而提升了极值的精确度。

本项目基于 Tim Bailey 于 2004 年提出的 FastSLAM 2.0 算法，并整合了 AR Khairuddin (2015) 的部分研究成果。 项目对原始算法进行了一些修改，包括数据获取方式的改进以及错误计数器的集成。

介绍了基于EVM改进的PBVM算法在Matlab中的实现过程。

《基于粒子群算法的多目标搜索算法》PSO是一种仿生计算方法，源自对鸟群或鱼群集体行为的观察，其在解决复杂优化问题时展现出强大的能力。本资源提供的“基于粒子群算法的多目标搜索算法”处理具有多个相互冲突的目标函数的问题，这在工程设计、资源分配等领域中非常常见。多目标优化与单目标优化不同，其目标是寻找一组非劣解，而非单一最优解。在多目标问题中，找到这个前沿并从中选择满足特定需求的解决方案是一项挑战。粒子群算法在多目标优化中的应用，通常涉及到将每个粒子视为一个潜在的解，每个解对应于目标空间中的一个点。在压缩包中，主要包含了主程序文件main.m和参数数据文件data.mat，分别用于算法的实现和测试数

在本视频中，基于MATLAB的粒子群算法解决带时间窗的车辆路径规划问题，目标是实现总成本最低。具体内容包括： 1. 代码压缩包包含主函数：main.m；调用函数为其他m文件，运行结果无需额外效果图； 2. 兼容MATLAB 2019b版本，运行中如有错误可根据提示调整，若有问题请联系博主； 3. 运行步骤：将所有文件放入MATLAB当前文件夹，双击打开main.m文件并点击运行，即可得到结果； 4. 如需进一步咨询，欢迎私信博主，提供完整代码、期刊复现、MATLAB定制程序等服务。