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…
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，。
粒子群优化算法（PSO）解决单目标优化问题的matlab编程 利用粒子群优化算法（PSO）解决单目标优化问题的matlab编程，重酬。具体的目标函数与约束条件，私下交流。。
