1.什么是粒子群优化算法？
粒子群优化算法(ParticleSwarmoptimization）简称PSO，又译为粒子群算法、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(Swarmintelligence）的一种。它可以被纳入多主体优化系统(MultiagentOptimizationSystem）。粒子群优化算法由Eberhart博士和kennedy博士发明。其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。
2.粒子群优化算法的流程?
首先初始化一群微粒(群体规模为N)，包括随机位置和速度；然后评价每个微粒的适应度；对每个微粒，将其适应值与其经过的最好位置pbest作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pbest；对每个微粒，将其适应值与其经过的最好位置gbest作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置gbest；调整微粒速度和位置，直到达到结束条件为止。
3.粒子群优化算法的优点?
粒子群优化算法同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。相对于粒子群优化算法来说，粒子群优化算法简单并且容易实现，没有许多参数的调节。目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
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