什么是粒子群算法?
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1、粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法,一开始所有的鸟都不知道食物在哪里,它们通过找到离食物最近的鸟的周围,再去寻找食物,这样不断的追踪,大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加了。
2、粒子群算法也称粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO),属于群体智能优化算法,是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)。
3、粒子群算法引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。
4、粒子群算法原理如下:粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的,该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中,鸟群在觅食的时候,一般存在个体和群体协同的行为。
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