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粒子群优化算法的应用 粒子群优化算法研究方法
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2023-07-19
香香技术员
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摘要：粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法，具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点．着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述．
粒子群优化算法（ParticleSwarmOptlmi~atlon，PSO）是由Kenrr~y和Et~rhart于1995年在鸟群、鱼群和人类社会行为规律的启发下提出的一种基于群智能（SwarmIntelli．gence）的演化计算技术LlJ．该算法模拟鸟群飞行觅食的行为，通过鸟之间的集体协作使群体达到最优，与遗传算法类似，它也是基于群体迭代，但没有交叉和变异算子，群体在解空间中追随最优粒子进行搜索．Pso算法的优点在于收敛速度快、设置参数少、简单易实现，同时该算法本身还具有深刻的智能背景，既适合科学研究，又特别适合工程应用。
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