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使用Scilab编写的粒子群算法，例子比较简单，无混沌搜索(Scilab prepared using particle swarm optimization, for example, relatively simple, non-chaotic search)

粒子群算法 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有 Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类 似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优 值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在 解空间追随最优的粒子进行搜索。(pso 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有 Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类 似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优 值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在 解空间追随最优的粒子进行搜索。)

说明：  这个程序是一本美国的数值方法教材上提供的，程序清单如下(the procedure is a numerical method for the United States to provide the materials, procedures following list)

Based on mathematical and physical model to get the simulated I-V curve

fuzzy optimization using kalman filter

基于卡尔曼滤波算法编写的跟踪问题的演示程序(Based on the Kalman filter algorithm to track the issue prepared demo program)

PSO-De jong cod for matlab

Using logmap algorithm and maxlogmap algorithm with turbo codes.

对已有协作检测的算法变换参数进行性能仿真比较(Collaborative testing of existing algorithms for performance simulation and comparison of transformation parameters)

计数型抽样检验分析程序 按超几何分布计算(Counting of sampling inspection procedures by calculating the hypergeometric distribution)