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摘要：粒子群優(yōu)化算法是一種基于群智能的隨機(jī)優(yōu)化算法，具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、設(shè)置參數(shù)少、全局優(yōu)化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)．著重對(duì)粒子群優(yōu)化算法中的基本算法、改進(jìn)算法、應(yīng)用領(lǐng)域和研究熱點(diǎn)等方面做了較為詳細(xì)的論述．
粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptlmi~atlon，PSO）是由Kenrr~y和Et~rhart于1995年在鳥(niǎo)群、魚(yú)群和人類社會(huì)行為規(guī)律的啟發(fā)下提出的一種基于群智能（SwarmIntelli．gence）的演化計(jì)算技術(shù)LlJ．該算法模擬鳥(niǎo)群飛行覓食的行為，通過(guò)鳥(niǎo)之間的集體協(xié)作使群體達(dá)到最優(yōu)，與遺傳算法類似，它也是基于群體迭代，但沒(méi)有交叉和變異算子，群體在解空間中追隨最優(yōu)粒子進(jìn)行搜索．Pso算法的優(yōu)點(diǎn)在于收斂速度快、設(shè)置參數(shù)少、簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)該算法本身還具有深刻的智能背景，既適合科學(xué)研究，又特別適合工程應(yīng)用。
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