粒子群优化算法解决聚类集成问题
1．群优化算法综述1.6粒子群优化算法数设置1.6.1粒子群优化算法的设置群规模N种群规模N影响着算法的搜索能力和计算量：PSO对种群规模要求不高，一般取20-40就可以达到很好的求解效果，不过对于比较难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到100或200。
1.6.2粒子的长度D粒子的长度D由优化问题本身决定，就是问题解的长度。
粒子的范围R由优化问题本身决定，每一维可以设定不同的范围。
1.6.3最大速度Vmax决定粒子每一次的最大移动距离，制约着算法的探索和开发能力Vmax的每一维一般可以取相应维搜索空间的10%-20%，甚至100%，也有研究使用将Vmax按照进化代数从大到小递减的设置方案。
1.6.4惯性权重控制着前一速度对当前速度的影响，用于平衡算法的探索和开发能力一般设置为从0.9线性递减到0.4，也有非线性递减的设置方案；可以采用模糊控制的方式设定，或者在[0.5,1.0]之间随机取值；设为0.729的同时将c1和c2设1.49445，有利于算法的收敛。
1.6.5压缩因子限制粒子的飞行速度的，保证算法的有效收敛Clerc等人通过数学计算得到取值0.729，同时c1和c2设为2.05。
1.6.6加速系数c1和c2加速系数c1和c2代表了粒子向自身极值pBest和全局极值gBest推进的加速权值。
c1和c2通常都等于2.0，代表着对两个引导方向的同等重视，也存在一些c1和c2不相等的设置，但其范围一般都在0和4之间。
研究对c1和c2的自适应调整方案对算法性能的增强有重要意义。
1.6.7终止条件终止条件决定算法运
用粒子群优化算法求一元高次方程的全部根的MATLAB程序
最简单的方法是用矩阵来表示多项式： p=[1,10,37,102.055,120]；%注意要按照降幂来排列啊 roots（p）； p 结果： ans=6.1749 -0.9139 + 2.9823i -0.9139 - 2.9823i -1.9974
一个无规律的优化问题是否可以用粒子群优化算法
可以用量子粒子群算法试一试，它的全局搜索能力比粒子群算法好，不过具体问题具体分析，实际情况如何不好说~~~
关于粒子群优化算法的编译错误，求指导 虽然分少了点，但是真心谢谢你的帮助
注意: vc在处理.c 文件是按C 语言编译的，所以 假如有以下文件: 1.c #include
修改方法有两种: 1. 只要把1.c改成1.cpp即可， 2. 或者使用老式库fstream.h代替,修改如下: #include fstream.h int main(int argc, char* argv[]) { return 0; } 也可以。
但是第2种方法在你用到stlport的stl代替vc的stl的情况下编译时， 会出现同样的错误: fatal error C1189: #error : eh.h is only for C++! 这是因为stlport实现的fstream.h同样需要c++支持。
