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粒子群算法

粒子群算法介绍

粒子群算法（PSO）是一种进化计算技术，源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。

粒子群算法优势

PSO优势：在于简单容易实现并没有许多参数的调节。目前被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

粒子群算法思想

基本思想：粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜索最优解pbest，并将个体最优解与整个粒子群的其它粒子共享，找到所有个体最优解中的最优解作为当前粒子群的全局最优解gbest，粒子群中的所有粒子根据自己最优解和全局最优解来调整自己地速度和位置。

  vi=w*v

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