粒子群算法和遗传算法都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。PSO中认知项和社会项前都加有随机数；而G
粒子群算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法的思想来源于对鸟类捕食行为的研究，鸟之间通过集体的协作使得群体能够找到最多的食物，PSO便是通过模拟鸟群飞行觅食的行为，来寻找最优解的算法，这是一种基于群体智能的优化方法。在粒子群算法中，
粒子群优化算法又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 的一种。它可以被纳入多主体优化系统.SO模拟鸟群的捕食行为。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的
粒子群算法又被称为粒子群优化算法。粒子群算法是源于对鸟群捕食的行为研究；是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。最终得到满足终止条件的最优解。主要是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。定义适应度函数，个体极值为每个粒子
最近在学群体优化算法，做个学习笔记吧，本人蒟蒻，有不对的地方还情多多包涵。粒子群算法是一种智能优化算法，模拟的是鸟内捕食行为。距离食物最近的鸟的位置，这样所有的其他鸟都会向这只鸟靠拢，即所有点都会向当前全局最优解学习，靠拢。这是粒子继承先前速度的能力。一个
粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物，但是能闻到食物的味道。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群
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