为使用PSO提供了具体的事例，并详细说明怎样使用该Matlab编写的PSO算法，对一般的问题有自创功能。
里面包含3个.m文件一个.doc文件，.doc文件讲授PSO算法的基本原理，并且采用实例讲解，.m文件为PSO算法实现的代码，详细用法已在word文档有说明，希望对你们有用。

文章主要是用粒子群算法与离散傅里叶变换相结合的优化方法处理要优化的问题—优化储能系统（ESS）的尺寸和容量，减少成本以及温室气体的排放。
采用离散傅里叶变换（DFT）将所需的平衡功率分解成各种时变周期分量，用于计算混合储能系统所需的最大功率。
使用粒子群优化（PSO）算法执行成本分析以优化各种类型储能系统的尺寸和容量。
仿真结果揭示了ESS的最优分配效率。

二、粒子群算法的具体表述上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。
下面通俗的解释PSO算法。
PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。
大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。
这个过程我们转化为一个数学问题。
寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。
-----------------------------------------------------------------标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2)----标准的粒子群算法的讲述实现。
主要分为3个函数。
第一个函数为粒子群初始化函数InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子，并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。
本函数所采用的数据结构如下所示：表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值，我们用W来表示位置，用V来代表速度，用F来代表当前的适应度值。
在这里我们假设粒子个数为N，每个粒子的维数为D。
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针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题，提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。

PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。

标准PSO算法的matlab程序，惯性权重线性递减，用Griewank函数测试，收敛特性杰出。

经过本资源，你可以学习到1、群智能理论下的蚂蚁算法2、博弈论下的纳什均衡3、经过蚂蚁算法求解纳什均衡一举多得喔亲~PS：本资源你学习不到：1、群智能下的PSO算法2、博弈论下的帕累托解3、你懂的，快下载吧~

粒子群优化(ParticleSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的质量.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

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。