多目标粒子群算法是一种十分有效的多目标寻优算法，关键是gbest和pbest的更新机制问题，希望能给大家带来帮助。

导入篇宇宙学的黄金时代...........................................................................................李淼(3)等效原理——物理学的基本原理......................................................张元仲罗俊(12)牛顿反平方定律及其实验检验.......................................................................罗俊(20)γ射线暴能源.....................................................................................陆埮黄永锋(30)宇宙标准尺——重子声波振荡.....................................................................张鹏杰(41)太赫兹波及其应用........................................................................................曹俊诚(48)有粒子数反转与无粒子数反转激光.............................................................高锦岳(52)声学斗篷的隐身机理和物理实现.....................................................刘晓峻程营(60)声孔效应的物理模型........................................................................刘晓宙程建春(64)金属玻璃中的科学............................................................................王永田汪卫华(69)金属铁磁性的起源............................................................................................田光善(73)量子蒙特卡罗模拟中的负符号问题...............................张世伟赵汇海向涛(81)量子测量问题与量子力学诠释........................................................................孙昌璞(86)具有绝对保密性的量子密码通信....................................................................龙桂鲁(95)量子态及其隐形传送.....................................................................................张天才(101)相对论量子信息..............................................................蔡建明周正威郭光灿(109)量子质量标准.................................................................................................张钟华(117)光钟——用光波定义“秒”...........................................................................马龙生(129)探寻核子结构...................................................................................佘俊马伯强(137)原子核是否存在手性.......................................................................................孟杰(142)原子核的滴线和核素新版图...........................................................叶沿林曹中鑫

Unity3D的粒子效果系列，各类丰富的插件，丰富的粒子效果，非常绚丽的特效

粒子群算法的并行实现算法，有利于加深对粒子群算法的理解

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

双粒子干涉量度学

模拟退火遗传算法粒子群算法鲁棒性强

在已有理论基础之上，采用严格的计算方法对激光器实现太赫兹(THz)波的辐射进行了可能性分析。
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电

粒子群算法求函数最小值，matlab代码。
链接是讲解粒子群算法https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043。
我用ubuntu下matlab编写的代码，你在windows下可能有中文乱码，不过都是注释，你可以去博客链接中查看主要代码部分，不影响的

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。