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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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微粒群算法与其它进化类算法相类似，也采用“群体”与“进化”的概念，同样也是依据个体（微粒）的适应值大小进行操作。所不同的是，微粒群算法不像其它进化算法那样对于个体使用进化算子，而是将每个个体看作是在n维搜索空间中的一个没有重量和体积的微粒，并在搜索空间中以一定的速度飞行。...

📅 👤 teddysha
微粒群算法 算法

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