粒子群演算法（particle swarm optimization,pso）是一種模仿鳥群、魚群覓食行為發展起來的一種進化演算法。其概念簡單易於程式設計實現且執行效率高、引數相對較少，應用非常廣泛。粒子群演算法於2023年提出，距今（2019）已有24年歷史。
粒子群演算法中每乙個粒子的位置代表了待求問題的乙個候選解。
每乙個粒子的位置在空間內的好壞由該粒子的位置在待求問題中的適應度值決定。每乙個粒子在下一代的位置有其在這一代的位置與其自身的速度向量決定，其速度決定了粒子每次飛行的方向和距離。在飛行過程中，粒子會記錄下自己所到過的最優位置 ｐ，群體也會更新群體所到過的最優位置ｇ 。粒子的飛行速度則由其當前位置、粒子自身所到過的最優位置、群體所到過的最優位置以及粒子此時的速度共同決定。
上面介紹了粒子群演算法來歷，過程。沒有了解過的小夥伴肯定是一臉萌容。不過這已經是優化演算法中最簡單、最沒有心機的演算法了，也是入門優化演算法的不二選擇。
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