精选优质文档-倾情为你奉上粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization PSO）是一种相对较新的进化优化算法，它由Eberhart博士和Kennedy博士在1995年首次提出。粒子群优化算法源于对鸟类捕食行为的模拟，与遗传算法（GA）相比，它没有选择、交叉、变异等遗传操作，算法参数少，因此算法实现简单。目前，在一些学者的努力下，粒子群优化算法己经广泛应用于函数优化，并在系统辨识、神经网络训练等问题中取得了可喜的进展。自1998年以来，粒子群优化算法逐渐成为进化计算的领域内在遗传算法之后的又一个研究热点。算法模拟鸟群飞行觅食的行为，通过鸟之间的集体协作使群体达到最优，与遗传算法类似，它也是基于群体迭代，但没有交叉和变异算子，是一种利用群体在解空间中找寻最优粒子进行搜索的计算智能方法。首先，PSO中每个优化问题的解都是搜索空间中的一个粒子，所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness value），每个粒子还有一个速度决定他们运动的方向和距离；然后粒子们就追随当前的最优粒子在解的空间中搜索。PSO初始化为一群随机粒子（随机解）；最后
