1. 粒子群优化算法的PSO

这个属于多目标优化问题，你可以把参考价格、外观样式、网络类型、屏幕参数和摄像头像素等分别给予不同的权重值，作为一个目标函数，目标函数值就是综合评价得分，然后用微粒群算法求解。

2. 怎么把以下的粒子群算法改成求最小值的优化程序

我文库中有详细注解的MATLAB粒子群算法程序,你只需改动目标函数和几个参数即可。
希望对你有所帮助

3. 粒子群优化算法优化pid控制参数程序

这个关键是建立评价指标，比如采用超调量、响应时间，或者ITAE等指标最大或者最小，这样就可以通过粒子群算法来不断修正PID参数，从而优化参数了。
一般来讲这样的优化只能离线，不能在线

4. 粒子群算法优化相关书籍

我正在做关于改进pso算法的程序，参考的是《精通matlab最优化计算》一书，电子工业出版社出版，龚纯 王正林编著。
粒子群算法本身原理不算复杂，网上即可搜到足够的相关内容。如果看书的话，深圳大学基金项目有一本专著《粒子群算法》可以作为辅助参考。
Matlab就看电子工业出版社出版的相关丛书即可，里面内容非常丰富，详尽。

5. 粒子群算法优化支持向量机参数的matlab算法，小弟毕设做这个课题，非常感谢！

参照书籍 工程优化设计与Matlab实现 李万祥主编 清华大学出版社2010.2月出版 有源程序 不过里面的M文件没有电子版 得自己输 精通MATLAB最优化计算 这本书里也有

6. 粒子群优化算法（PSO)的matlab运行程序~~谢谢大家啦！

%不知道你具体的问题是什么，下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题，如果是一些大型的问题，需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化，希望对你有帮助
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
%下面是主程序
%% 清空环境
clc
clear

%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;

maxgen=200; % 进化次数
sizepop=20; %种群规模

Vmax=1;%速度限制
Vmin=-1;
popmax=5;%种群限制
popmin=-5;

%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始种群
V(i,:)=rands(1,2); %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值

%% 迭代寻优
for i=1:maxgen

for j=1:sizepop

%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;

%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%自适应变异（避免粒子群算法陷入局部最优）
if rand>0.8
k=ceil(2*rand);%ceil朝正无穷大方向取整
pop(j,k)=rand;
end

%适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));

%个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end

%群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end

end
yy(i)=fitnesszbest;

end

%% 结果分析
plot(yy)
title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');

7. 一种更简化而高效的粒子群优化算法 怎么样

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策 略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed and simple particle swarm optimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控 制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个 经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群 数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实
建议你在网络学术里面查询一些相关文档，对你写论文应该有帮助。

8. 关于粒子群算法的目标函数优化，优化函数如下图

function main()
clc;clear all;close all;
tic; %程序运行计时
E0=0.001; %允许误差
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数
narvs=1; %目标函数的自变量个数
particlesize=30; %粒子群规模
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
w=0.6; %惯性因子
vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
%inline命令定义适应度函数如下：
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
for i=1:particlesize
for j=1:narvs
f(i)=fitness(x(i,j));
end
end
personalbest_x=x;