粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术

资 源 简 介

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，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。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练

详 情 说 明

在文中提到，粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术，由Eberhart博士和kennedy博士发明。它的起源是对鸟群捕食行为的研究。与遗传算法相似，PSO也是一种基于迭代的优化工具。它的系统初始化为一组随机解，并通过迭代过程来搜索最优值。然而，与遗传算法不同的是，PSO没有使用交叉(crossover)和变异(mutation)操作，而是通过粒子在解空间中追随最优粒子来进行搜索。在接下来的章节中将详细介绍PSO的步骤，并与遗传算法进行比较。PSO的优势在于它的实现简单易行，并且不需要调整很多参数。目前，PSO已经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。