PSO算法简介

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前言

正式开始学优化了，先学学自家实验室的成名算法PSO

一、PSO是什么

百科定义：PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术。

PSO算法最早由美国加州大学洛杉矶分校的计算机科学家James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出，起源于模拟鸟群和鱼群的群体行为观察。

二、PSO简介

1.思想

通过模拟群体中个体的合作与信息共享，从而引导整个群体向问题的最优解靠拢。PSO算法通过不断地更新粒子的位置和速度，模拟了粒子在搜索空间中的移动，以期望找到全局最优解。

2.流程

3.过程

粒子群在每次迭代过程中，所有粒子都需要对目前所在位置进行一次评估（计算适应值）；
分别与自己到过的最优点Pbest、全局最优点Gbest比较，若更好则更新Pbest、Gbest；
当适应度达到要求时，结束迭代，输出最优解。

4.问题

PSO比较经典的应用就是鸟类觅食行为，这也是PSO算法发展的起源之一。将鸟类觅食问题映射到PSO算法中，关系如下。