2023年美國社會心理學家kennedy和電氣工程師eberhart共同提出粒子群優化演算法(particle swarm optimization, pso)。pso演算法的基本思想利用生物學家heppner的生物群體模型，模擬鳥類覓食過程。鳥類飛行過程相互交流，當乙個鳥飛向棲息地時，其他鳥兒也會跟著飛向棲息地。
pso理想化規則如下：
1）飛離最近的個體，以避免碰撞；
2）飛向棲息地；
3）飛向群體的中心，避免離群。
1）粒子飛行校正圖：
2) 粒子更新公式：
速度更新公式：
\[v_^ = v_^ + c_1r_1(p_^-p_^)+c_2r_2(p_^-p_^)
\]位置更新公式：
粒子群（pso）演算法
一 粒子群演算法的概念 粒子群優化演算法 pso particle swarm optimization 是一種進化計算技術 evolutionary computation 源於對鳥群捕食的行為研究。粒子群優化演算法的基本思想 是通過群體中個體之間的協作和資訊共享來尋找最優解 pso的優勢 在於簡...
粒子群優化演算法 PSO
粒子群優化演算法 pso particle swarm optimization 是一種進化計算技術 evolutionary computation 源於對鳥群捕食的行為研究。粒子群優化演算法的基本思想 是通過群體中個體之間的協作和資訊共享來尋找最優解 pso的優勢 在於簡單容易實現並且沒有許多引...
粒子群優化演算法 PSO
粒子群優化演算法 pso particle swarm optimization 是一種進化計算技術 evolutionary computation 源於對鳥群捕食的行為研究。粒子群優化演算法的基本思想 是通過群體中個體之間的協作和資訊共享來尋找最優解 pso的優勢 在於簡單容易實現並且沒有許多引...