求粒子群算法MATLAB完整代码 %清空环境clearclctic参数初始化粒子群算法中的两个参数c1=1.49445；c2=1.49445；maxgen=200；进化次数sizepop=20；种群规模Vmax=1；Vmin=-1；popmax=5；popmin=-5；产生初始粒子和速度for i=1：sizepop随机产生一个种群pop(i，：)=5*rands(1，2)；初始种群V(i，：)=rands(1，2)；初始化速度计算适应度fitness(i)=fun(pop(i，：))；染色体的适应度end找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(fitness)；zbest=pop(bestindex，：)；全局最佳gbest=pop；个体最佳fitnessgbest=fitness；个体最佳适应度值fitnesszbest=bestfitness；全局最佳适应度值迭代寻优for i=1：maxgenfor j=1：sizepop速度更新V(j，：)=V(j，：)+c1*rand*(gbest(j，：)-pop(j，：))+c2*rand*(zbest-pop(j，：))；V(j，find(V(j，：)>；Vmax))=Vmax；V(j，find(V(j，：)))=Vmin；种群更新pop(j，：)=pop(j，：)+0.5*V(j，：)；pop(j，find(pop(j，：)>；popmax))=popmax；pop(j，find(pop(j，：)))=popmin；自适应变异if rand>；0.8k=ceil(2*rand)；pop(j，k)=rand；end适应度值fitness(j)=fun(pop(j，：))；end个体最优更新if fitness(j)(j)gbest(j，：)=pop(j，：)；fitnessgbest(j)=fitness(j)；end群体最优更新if fitness(j)zbest=pop(j，：)。
matlab中粒子群算法的使用方法和实例，有时候我们在使用matla进行数据计算的时候，需要用到粒子群算法，怎么使用呢，下面来分享一下方法
什么是矩阵的模
C++的粒子群算法运行结果 PSO粒子群优化算法 摘自：人工智能论坛 1.引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。。
离散粒子群优化算法的背景和意义是什么 定义 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization，PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机。
如何通俗易懂地解释「弱相互作用中宇称不守恒」？
微粒群算法的改进方法
