用matlab实现粒子群算法实现对PID参数的优化，实现对零碎的控制

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多目标算法：NSGA-II，SPEA2，PAES，PESA-II，OMOPSO，MOCell，AbYSS，MOEA/D，GDE3，IBEA，SMPSO，SMPSOhv，SMS-EMOA，MOEA/D-STM，MOEA/D-DE，MOCHC，MOMBI，MOMBI-II，NSGA-III，WASF-GA，GWASF-GA，R-NSGA-II，CDG-MOEA，ESPEA，SMSPO/RP单目标算法：遗传算法（变体：世代，稳态），进化策略（变体：精英或mu+lambda，非精英或mu，lambda），DE，CMA-ES，PSO（Stantard2007，Standard2011）），珊瑚礁优化。
可以并行执行的算法：NSGA-II，SMPSO，GDE3，SPEA2，PESA-II包含的问题：问题族：ZDT，DTLZ，WFG，CEC2009，LZ09，GLT，MOP，CEC2018古典问题：库尔索，丰塞卡，沙弗，Viennet2，Viennet3受约束的问题：Srinivas，Tanaka，Osyczka2，Constr_Ex，Golinski，Water，Viennet4组合问题：多目标TSP学术问题：OneMax，OneZeroMax质量指标：超量，扩散，世代距离，反世代距离，反世代距离加，加性ε。
变量表示方式：二进制，实数，整数，置换，混合编码（实数+二进制，整数+实数）。

引见了光伏电池的特性，并在Matlab/Simulink中进行建模仿真研究。
针对局部遮阴条件下光伏阵列的P-U特性呈现多个极值点，导致常规的最大功率点跟踪算法失效的问题，提出了一种基于粒子群算法（PSO）的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。
仿真结果表明，该方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点，具有较好的控制精度，有效地提高了光伏阵列的输出效率。

matlab的PSO工具箱。
可在matlab6.5中建立用户工具箱

PSO（粒子群）算法的标准C++11完成，原理见https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/81382794

理解网络前辈们的程序，本人写了下注释，其中也有一些不太理解的地方，欢迎大家一起交流~

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

蜻蜓灰狼pso等等matlab算法集合，融合了多目标处理，提供了现成的数据可直接运转

最近，我正在学习如何处理TSP（或VPR）与群算法，特别利用粒子群优化算法。
这是为粒子群优化算法的matlab程序代码，我们可以找到它如何由它处理的问题。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。