本文主要介绍了近些年来新提出的用于函数优化的算法,粒子群算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由Dr,Eberhart和Dr.Kenney与1995年提出的。 其基本思想源于对鸟群捕食行为的研究并受到启发而形成的一种基于群智能的随机优化技术。该算法有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点。算法的核心公式中所需要调整的参数不多。这种方法有比较好的收敛速度,是一种不错的优化工具。 本文提出了一种改进的PSO算法,具体信息在音乐论文www.xyclww.com/post/30.html在算法中重新定义最优粒子并且采用适应度定标缩放粒子适应度值来控制粒