文章目錄

• 一、概述
• 二、算法原理
• • 2.1 模擬捕食
  • 2.2 啟示
  • 2.3 算法流程
• 三、python實現
• • 3.1 構建目標函數
  • 3.2 算法實現

一、概述

??粒子群優化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻譯為粒子群算法、微粒群算法、或微粒群優化算法。是通過模擬鳥群覓食行為而發展起來的一種基于群體協作的隨機搜索算法。通常認為它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一種。它可以被納入多主體優化系統(Multiagent Optimization System, MAOS)。PSO的優勢在于簡單容易實現，并且沒有許多參數的調節。目前已被廣泛應用于函數優化、神經網絡訓練、模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域。

二、算法原理

2.1 模擬捕食

??PSO模擬鳥群的捕食行為。一群鳥在隨機搜索食物，在這個區域里只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那里。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那么找到食物的最優策略是什么呢。最簡單有效的就是搜尋離食物最近的鳥的周圍區域。

2.2 啟示

??PSO從這種模型中得到啟示并用于解決優化問題。PSO中，每個優化問題的解都是搜索

總結

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