粒子群算法（POS）简介及应用——非常适合小白

粒子群算法（POS）

• • • • 1. 简介
      • 2. 基本运算过程
      • 3.有待改进
      • 4.求解多峰函数

1. 简介

??粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于鸟类觅食提出来的进化计算技术，由电气工程师Eberhart博士和美国 会心理学家Kennedy博士发明，是一种基于迭代的优化工具。
??该算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。由于没有遗传算法的交叉、变异，粒子群算法更容易实现。

2. 基本运算过程

??3.2）位置更新公式

4）循环终止条件

• 最大迭代数
• 可接受的满意解在一个指定的范围内即停止

3.有待改进

??1）算法搜索精度不够高。
??2）算法不能够绝对保证搜索到全局最优解，容易陷入局部极小解。
??3）算法搜索性能对参数具有一定的依赖性。

4.求解多峰函数

??粒子群算法应用——求解多峰函数

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致谢 粒子群算法的C++实现

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