粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已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。 PSO算法中一个重要的参数就是惯性权重w.w较大时,全局搜索能力