自适应粒子群算法

我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究，请在您的论文中引用以下参考文献： Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27. DOI: 10.1145/3340848 请注意，参考文献

为了解决海量 XML 文档数据挖掘中聚类划分效率低的问题，该研究探索了一种优化 XML 数据聚类方法。通过阐述 XML 键及其聚类定义，并结合混沌运动的特性，提出了一种自适应混沌粒子群算法。该算法能够有效地克服传统聚类方法容易陷入局部最优解的缺陷，并显著提高了 XML 数据聚类的效率和准确性。

Matlab代码敲击自适应合作PSO Matlab的自适应协同粒子群优化算法（ACPSO）算法。简介一种自适应合作粒子群优化器（ACPSO），它通过学习自动机（LA）算法为合作技术提供便利。 ACPSO的合作学习策略可以协同优化问题，并在不同情况下对其进行评估。在ACPSO算法中，与问题的维度相关联的一组学习自动机正试图找到搜索空间的相关变量，并智能地优化问题。 ACPSO的这种集体行为将完成群体成员自适应选择的任务。对四种类型的基准测试进行了仿真，这些基准测试包含一组新的主动坐标旋转测试功能，还包含三个最新的数值优化基准功能。结果显示ACPSO在寻找搜索空间相关变量方面的学习能力，并描述了A

结合自适应变异策略的粒子群算法优化BP神经网络，提高预测精度。

带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法（AQPSOCO）其实挺有意思的，是你对聚类这块感兴趣的话，可以仔细看看。它是在传统量子粒子群优化（QPSO）算法的基础上加了点料——比如说加了交叉算子和变异算子，粒子多样性更丰富了，不容易卡在局部最优里。还有一个自适应的收缩-扩张因子更新机制，说白了就是能根据当前阶段灵活调整搜索节奏，挺聪明的设计。常规的 K-Means、层次聚类、DBSCAN 这些聚类方法你肯定用过吧？虽然经典，但在复杂结构或者维度高的数据时总有点吃力。AQPSOCO 就派上用场了，适合需要全局搜索的任务，比如金融、社交网络或者生物信息这类。实现的话可以考虑自己撸一版或者参考下作者的思路

AFPSO，一种改进的自适应粒子群优化算法，专为新手研究智能优化算法而设计。它通过优化算法的代码，帮助理清算法的逻辑和使用方法，并在解决实际工程问题时得以应用。

探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。

粒子群算法，又称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新型进化算法。与模拟退火算法类似，PSO从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但相较于遗传算法，PSO更为简单，不涉及交叉和变异操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解。该算法因其易于实现、精度高、收敛速度快等特点而受到学术界的青睐，并在解决实际问题中展现出显著优势。PSO算法被广泛应用于并行计算领域。

粒子群优化算法（PSO）是一个经典的优化方法，挺适合用来一些复杂的优化问题，像是 TSP（旅行商问题）之类的。用 MATLAB 实现这个算法，不仅能快速构建模型，而且代码也比较简洁，适合用来做一些实验或原型开发。如果你做优化算法或者是机器学习相关的项目，PSO 是一个蛮不错的选择。为了方便你使用，这里有一些粒子群优化相关的 MATLAB 资源，可以参考一下： 1. 智能微电网粒子群算法优化 2. MATLAB 粒子群优化算法实现 3. Matlab 粒子群算法优化工具 这些链接了完整的实现代码，挺适合直接拿来用。值得注意的是，粒子群优化算法的核心思想就是模拟粒子在搜索空间中移动，找到最佳解。如

该资源包含使用 MATLAB 实现粒子群优化算法的所有 .m 函数文件代码。