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精选优质文档-倾情为你奉上粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。其中每只鸟的位置/路径则为自变量组合，每次到达的地点的食物密度即函数值。每次搜寻都会根据自身经验（自身历史搜寻的最优地点）和种群交流（种群历史搜寻的最优地点）调整自身搜寻方向和速度，这个称为跟踪极值，从而找到最优解。粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。相较于传统算法计算速度非常快，全局搜索能力也很强；PSO对于种群大小不十分敏感，所以初始种群设为500-1000，速度影响也不大；粒子群算法适用于连续函数极值问题，对于非线性、多峰问题均有较强的全局搜索能力。其流程图如下：Step1:确定一个粒子的运动状态是利用位置和速度两个参数描述的，因此初始化的也是这两个参数；St
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