保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化
保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化，则对其位置、速度进行变异，而使算法不致过早收敛，只要迭代次数足够，算法保证全局收敛。...
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粒子群优化（ParticleSwarmOptimization,PSO），又称微粒群算法，是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群（swarm）”来源于微粒群匹配M.M.Millonas在开发应用于人工生命（artificiallife）的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子（particle）”是一个折衷的选择，因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的，同时也需要描述它的速度和加速状态。
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