梯度下降法和粒子群优化算法的区别 摘 要：，粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程，只有最优的粒子把信息给予其他的粒子，整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程，所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。。
现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的？ 现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的…
求带约束函数的优化算法推荐 遗传算法、免疫算法、粒子群算法 都是近似算法，不能得到最优解。这种问题，小规模一般是动态规划法。
分析标准粒子群算法的不足及改进的方法 一个以上的目标，以优化相对传统的多目标优化方法在解决多目标问题，PSO具有很大的优势。首先，PSO算法和高效的搜索功能，有利于在这个意义上，多目标的最优解；其次，PSO代表了整个解决方案的人口集固有的并行性，同时搜索多个非劣解，所以容易搜索多个Pareto最佳的解决方案；此外，PSO通用的适合处理所有类型的目标函数和约束条件，PSO容易与传统相结合的方法，和然后提出了有效的方法来解决一个具体的问题。PSO本身，为了更好地解决多目标优化问题，必须解决的问题的全局最优粒子和个人选择的最优粒子。为全局最优粒子的选择，一方面，该算法具有更好的收敛速度，另一方面帕累托边界分散体的溶液中。如果在最佳的单个颗粒的选择，需要较少的计算复杂性，并且是仅由较少数量的比较非劣解更新。迄今为止，基于PSO的多目标优化，主要有以下思路：（1）向量法和加权方法。文献[20]的固定权重法，自适应权重法和向量评估方法的第一次，PSO解决MO问题。然而，对于一个给定的优化问题，权重的方法通常是很难获得一组合适的权重向量评价方法MO的问题是，往往无法得到满意的解决方案。（2）基于Pareto方法。[21]帕累托排序机制和PSO相结合，处理的问题，多目标优化，。
用粒子群算法求解无约束优化的工程问题 matlab 找文献，上知网或者任何一个学术网络，无约束优化问题，会有很多相关文献、论文，查看里面的无约束优化实例，一般都有优化结果作为参考，你正好将自己的优化结果与已有文献对比，进一步验证自己程序的合理、可靠与准确。
粒子群算法约束问题？ 目前粒子群算法的约束都是针对一个粒子的各个维度来约束 能否添加一个约束 这个约束是包含所有维度…
用遗传算法或者粒子群算法解决带约束条件的目标优化问题，目标优化就是求出最大值或者最小值就可以了~ 我有不带约束条件的
如何解决带有不等式，等式约束条件的多目标粒子群算法，最好有c#，matlab代码说明 比如解决什么题目呢？
