实验结果表明，该方法结合了PSO和FLANN两者的优点，建模精度高。
算法实现简单，具有很高的可靠性，是一种求解多峰连续函数极值的有效方法。
克服了经典粒子群算法中参数选择问题以及粒子群算法易陷入局部极值问题。
本文件主要是针对于粒子群算法在matlab环境中地应用说编写地m文件！
且改进的粒子群算法在模糊神经网络权值的训练中收敛速度和跳出局部最优的能力都要比BP算法更优。
采用联赛选择算子比较粒子群算法所搜索到的解。
任务指派问题是典型NP难题，引入粒子群优化算法对其进行求解。
结合一个仿真算例，表明了采用基于PSO的军械调运决策优化算法的有效性。
针对此问题，提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。
由于该方法能够保持群体的多样性，因此可以避免早熟收敛。
该方法运用粒子群优化算法设计CNN模板，利用CNN对骨髓有核细胞进行边缘检测。
粒子群（PSO）属性约简算法，虽然可提高求解效率，但易陷入局部最优。
随后，本文重点介绍了粒子群算法模型及其在RFID标签天线仿真部署系统中的应用。
微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。
针对特定问题，将PSO方法的性能表示成参数的函数，从而将参数选择问题转变成函数优化问题。
详细说明：使用PSO开发的多种群协作优化算法，好文章啊。可以看看采用啊。
粒子群优化算法是一种很好的优化反演方法，具有算法简单、收敛较快、容易实现等特点；
二是利用基于粒子群算法（PSO）优化的BP神经网络进行异步电机故障诊断。
实验结果表明该改进微粒群算法可以有效地解决高维数值优化问题。
实例计算的结果表明，该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法。
混沌变异机制引入到PSO算法中，克服了进化过程中出现的早熟收敛现象，改进了PSO算法的全局寻优能力；
然后针对分解后的子问题，利用微粒群优化算法（PSO）求解。
实验表明改善后的算法的求解精度和全局搜索能力得到较大的提高。
理论分析及实验结果表明，该算法是有效可行的。
研究背景概述：PSO是一种广泛用于腰椎矢状面失衡矫正的主要技术。
通过应用实例证明，将改进的粒子群优化算法应用到电力负荷组合预测模型的权重求解是可行的。
最后把个体决策微粒群算法应用到非线性方程组求解问题中，仿真结果表明它们具有较大的优势。
因此，本文采用一种动态惯性因子并精简网络结构的改进BP-PSO算法，有效解决这些问题。
对自适应粒子群算法引入变异算子，并对其进行改进，将其应用到淋巴瘤形态参数的分类问题上。
针对利用粒子群优化算法进行多极值点函数优化时，存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题。