PSO优化

这是MATLAB中NBNC-PSO-ES算法的源代码，专为多模态优化问题设计。您可以轻松与其他算法进行比较和更新。项目完全用于研究目的，包括算法、函数代码和数据。主程序入口为'ex.m'，同时提供了测试问题的补充工具和CEC2013最佳值的数据信息。算法支持并行运行，确保您的并行池可用。

PSO算法类似于鸟群寻找食物的过程，其中每个粒子代表一个可能的解。它们根据速度和位置不断调整，最终集中于最优解。这种算法模拟了群体智能的搜索过程，可用于解决复杂的数学问题。

这是我编写的一个基础版本的PSO算法程序，适合初学者学习和参考。程序功能简单，帮助大家共同学习和进步。

介绍如何使用粒子群优化（PSO）算法来优化PID控制器的参数，附带Matlab源代码，实用性极高！

PSO（粒子群优化算法）是个挺实用的优化算法，应用场景蛮广的，是在需要全局优化的任务里，比如函数优化、机器学习参数调优等。这个资源集合了多**PSO**的实用案例，起来简单易懂，挺适合入门学习的。如果你刚开始接触 PSO，可以先看看这篇【粒子群算法 PSO 入门代码案例解析 Ackley 函数优化】（[链接](http://www.cpud.net/down/47402.html)），它从基础开始，代码清楚。如果你用的是**Matlab**，还有一篇专门 Matlab 粒子群优化算法的文章（[链接](http://www.cpud.net/down/111810.html)），里面有具体代码实

粒子群算法（PSO）是一种由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的进化算法，类似于模拟退火，通过迭代寻找最优解。它以简单、高精度和快速收敛著称，尤其在解决实际问题中表现出色。PSO模拟了鸟群觅食的行为，通过调整速度矢量寻找最优解。以求解Ackley函数的最小值为例，介绍了PSO算法的应用。

这个工具箱包含了在您的系统上运行加权粒子群优化所需的所有代码。它还支持社交邻域模型。如果您已经从理论上学习了粒子群优化，并且渴望看看它如何运作，请立即下载这个工具箱。如果您已经在使用遗传算法、群体智能或其他进化或社交算法，那么您可能也想学习粒子群优化。它比遗传算法更快，并且性能相似（只稍微逊色）。如果您已经使用粒子群优化一段时间，那么您肯定会想下载这个工具箱，并修改代码以测试您的变体。

这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序，以提高对股票价格和经济走势的预测精度。

PSO-PID是一种结合粒子群优化算法与PID控制器的技术，优化控制系统的性能。通过调整PID参数，可以实现更精确的控制效果，适用于各种复杂控制系统。

基于PSO算法设计的无功优化程序针对14节点系统，采用MATLAB编程实现。该程序通过优化算法提升系统的无功功率控制效率，以提高系统运行效果和能源利用率。