.4.1 粒子群算法基本原理45粒子群优化算法最原始的工作可以追溯到1987 年 Reynolds 对鸟群社会系统 Boids （ Reynolds 对其仿真鸟群系统的命名）的仿真研究。通常，群体的行为可以由几条简单的规则进行建模，虽然每个个体具有简单的行为规则，但是却群体的行为却是非常的复杂， 所以他们在鸟类仿真中， 即 Boids 系统中采取了下面的三条简单的规则：（1） 飞离最近的个体 ( 鸟) ，避免与其发生碰撞冲突；（2） 尽量使自己与周围的鸟保持速度一致；（3） 尽量试图向自己认为的群体中心靠近。虽然只有三条规则， 但 Boids 系统已经表现出非常逼真的群体聚集行为。但Reynolds 仅仅实现了该仿真，并无实用价值。1995 年 Kennedy46-48 和 Eberhart 在 Reynolds 等人的研究基础上创造性地提出了粒子群优化算法，应用于连续空间的优化计算中。Kennedy和 Eberhart 在boids 中加入了一个特定点，定义为食物，每只鸟根据周围鸟的觅食行为来搜寻
