二维粒子群算法

这是一份标准的粒子群源程序，适合初学者学习，注释详细，有助于理解粒子群算法的原理。

蚁群算法作为一种有效的智能优化算法，应用于二维路径规划领域。结合案例，分析了蚁群算法在路径规划中的程序实现。

二维卷积的 C#实现，用double[] conv2(double[] X, double[] Y)一行就能搞定，挺省事的。算法结构清爽，没有太多绕来绕去的逻辑，直接拿来就能用，适合快速集成进小项目里。对于搞图像或者信号的你来说，这种工具函数，手上有一个真的方便。

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

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。

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。

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。

这是粒子群优化算法的一个非常基础的实现，帮助初学者更好地理解此优化算法。

程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。

用 C#写的粒子群算法，结构清晰，适合做二次开发。两个类搞定核心逻辑：PSO负责群体搜索策略，Fitness里写你的目标函数就行。嗯，蛮适合你拿来快速测试优化思路的，调参数也方便，逻辑不绕，改起来不费劲。