PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。i 表示第 i 个粒子， d 表示粒子的第 d 个维度。r1, r2 表示两个位于 [0, 1] 的随机数。pbest[i] 是指粒子取得最高（低）适应度时的位置，gbest[i] 指的是整个系统取得最高（低）适应度时的位置。我们用 PSO 算法求解如下函数的最小值可以在空间画出图像下图是使用 5 个粒子的收敛情况可以看到，fitness 在第 12 轮就几乎收敛到 -10.0。
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里面有多种粒子群算法，包含BPSO,QPSO，SPSO,HPSO
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimizationPSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能
JamesKennedy写的SwarmIntelligence
粒子群算法
粒子群算法Matlab源码,非常易学，好东东
PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质
粒子群优化算法; 第1节 绪论 ; 第1节 绪论 ; 举例标准型线性规划问题 max s.t : 变量非负 数学模型具有以下特点 1若干个决策变量决策变量的一组值表示一种方案同时决策变量一 般是非负的
接下来由我来为大家讲解粒子群算法的改进首先通过刚才的同学的讲解我们对PSO算法过程有了大致的了解但是尽管是这么优秀的算法也依然存在着不足和缺点直到现在其实也没有出现过完美解决PSO算法里边所出现的问题
2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2020/3/6;2
用MATLAB编写的粒子群算法程序，附有代码说明
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