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主要內(nèi)容包括：粒子群算法（PSO）基本概念與算法流程，粒子群算法利用MATLAB程序分析數(shù)模信號，粒子群算法6個構(gòu)成要素及其選擇經(jīng)驗(yàn)，慣性權(quán)重改進(jìn)方法及3個PSO算法對比分析，測試函數(shù)分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應(yīng)用及存在問題與研究熱點(diǎn)，離散粒子群算法與離散二進(jìn)制版粒子群算法，有約束動態(tài)慣性權(quán)重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優(yōu)化問題

基于matlab的生物地理的優(yōu)化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓(xùn)練器。粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL）。計(jì)算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的粒子群算法與 Simulink 模型之間連接的橋梁是粒子（即 PID 控制器參數(shù)）和該粒子對應(yīng)的適應(yīng)值（即控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)）。

基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數(shù)時間序列長度 N、嵌入維數(shù) m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進(jìn)行研究，得出對其參數(shù)優(yōu)化的必要性。進(jìn)而在綜合考慮參數(shù)影響的基礎(chǔ)上，以多尺度排列熵的偏度構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到最優(yōu)參數(shù)。程序已調(diào)試通過，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于MATLAB 中的設(shè)施布局設(shè)計(jì)和位置分配，通過PSO算法進(jìn)行最佳位置匹配。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

01：Matlab_Simulink在汽車軟件開發(fā)中的應(yīng)用02：MatlabSimulink開發(fā)自動駕駛功能的實(shí)例研究03：快速搭建新能源汽車整車模型及性能優(yōu)化04：整車系統(tǒng)建模和優(yōu)化 - MATLAB & Simulink05：Matlab_Simulink電機(jī)控制軟件算法開發(fā)