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對粒子群原理和對應的代碼進行了詳細講解看完基本可以實現粒子群算法入門

【內容簡介】《粒子群算法與應用和MATLAB程序詳解視頻》共15章186節視頻，總學時1917分鐘，合32小時。

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）和該粒子對應的適應值（即控制系統的性能指標）。

掌握MATLAB編程技能：通過在MATLAB環境中實現遺傳算法，學習者將掌握使用MATLAB進行科學計算和編程的技能。3. 解決簡單的實際優化問題：教授學習者如何將遺傳算法應用于實際的優化問題，包括問題建模、算法設計和結果分析。通過這個課程，學習者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識，還能夠通過實踐加深理解，為將來解決優化問題做好準備。

基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。PS:程序運行視頻見https://gf.bilibili.com/item/detail/1103082078 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了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。程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

（24分鐘）? 第四章 ?粒子濾波方法與(擴展和無跡)卡爾曼濾波對比分析13、PF13_標準粒子濾波算法與流程和前期分析思路追蹤（35分鐘）14、PF14_MATLAB程序演示粒子濾波初值設置及其影響（29分鐘，有程序）15、PF15_演示樣本生成及重要性概率密度和權值與重采樣等（40分鐘，有程序）16、PF16_粒子濾波與卡爾曼濾波的異同點及其使用注意事項和應用范圍（

介紹了蟻群算法的優化原理及matlab相關的代碼可以快速了解蟻群算法并實現快速應用。

基于pytorch的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

（10分鐘）第二章 ?非局部均值濾波類算法入門3、NLM3_彩圖表示和索引表及轉灰度圖處理的MATLAB程序分析演示(小波轉用)（29分鐘，有程序）4、NLM4_均值濾波算法的MATLAB程序詳細解讀及數值指標分析（45分鐘，有程序）5、NLM5_1非局域均值濾波算法及均值濾波的原理分析（59分鐘）6、NLM6_21NLM算法高斯噪聲及邊界處理與高斯加權歐式距離等MATLAB程序詳細解讀

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