注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第5章介绍来写，主要介绍粒子群算法思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）粒子群算法（PSO）简介PSO属于智能算法，智能算法都属于软计算（动态自适应的求解方式）。
PSO依托群鸟觅食模型（Boid模型）寻找最优值。粒子群算法的基本理论群鸟觅食模型中，每只鸟的飞行基于自身经验和群体经验。
Boid模型遵守3个行为准则
转自：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。其中每只鸟的位置/路径则为自变量组合，每次到达的地点的食物密度即函数值。每次搜寻都会根据自身经验（自身历史搜
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2023-10-25 14:46:58
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一、官方定义： 首先我们要知道粒子群算法具体要解决的问题是什么，官方定义是：子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algor
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2023-08-10 17:57:40
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粒子群算法介绍优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机
背景粒子群优化（Particle Swarm Optimization, 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（artificial life）的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子（par
粒子群算法简介一、粒子群算法的历史 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）
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2023-09-22 06:31:53
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01 算法起源粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的
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2023-06-21 20:49:13
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粒子群算法最先从观察鸟的捕食行为出发得到的仿生算法，它的原始算法用于求解无约束的多变量优化问题，如二元函数在给定区域内的极值问题，后来被扩展到求解TSP问题，动态优化问题和多目标优化问题。 粒子群算法的基本思想如下。一只鸟出去捕食，它当然是希望找到食物最多的位置。假设
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2023-08-15 17:09:06
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# 粒子群算法：基于 Java 的实现
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它模拟鸟群觅食的行为，通过一组“粒子”在解空间中移动，不断更新其位置，最终在搜索空间中找到最优解。本文将通过一个简单的 Java 示例来介绍粒子群算法的基本原理、实现方法以及应用场景。
## 粒子群算法基本原理
粒子群算法的基本思路是通过群体中的每
# Java 粒子群算法实现指南
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于函数优化、机器学习等领域。本文将帮助你了解如何在Java中实现PSO。
## 流程步骤
我们可以将粒子群算法的实现划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 初始化粒子群 | 创建粒子，并初始化其
# 粒子群算法（PSO）及其在Java中的实现
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式全局优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。其灵感来源于鸟群觅食的行为，利用个体之间的合作来寻找最优解。本文将深入介绍粒子群算法的原理，并提供一个简单的Java代码示例，帮助读者更好地理解这一算法。
## 粒子群算法原理
在PSO中，解
如果遇到的优化问题特别复杂的话，启发式算法就是我们求解问题的一大法宝。 启发式搜索与盲目搜索的区别：利用中间信息改进搜索策略 连续优化：连续型变量 组合优化：离散型变量 今天我们就来学习第一个智能优化算法：粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,P ...
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2021-09-05 16:02:00
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粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，
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2018-10-26 20:50:00
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粒子群算法：通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智
原创
2023-03-18 10:10:58
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原始粒子群算法 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的基本思想是随机初始化一群没有体积没有质量的粒子
原创
2022-08-07 00:10:22
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一、粒子群算法的历史 粒子群算法源于复杂适应系统（ComplexAdaptiveSystem,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比方研究鸟群系统，每一个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其它的主体进行交流，而且依据交流的过程“学习”或“积累经验”...
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2014-10-12 13:32:00
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粒子群算法原理很简单，用matlab和python都很快实现编程。程序：参数部分，需要修改的可以修改。这个程序实现的是基本粒子群算法，对于提升粒子群算法的表现，可以在上面进行更多的功能添加。import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
#----------------------PSO参数设置---------
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2023-06-05 23:00:21
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一：基本信息1标题：《基于多目标粒子群算法的智能组卷研究》2时间：20133来源：东北师范大学硕士学位论文4关键词：智能组卷；计算机辅助测验；层次分析法；粒子群优化算法；多目标粒子群优化算法。二：研究内容 1：研究背景。 2：研究现题库系统建设。 
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2023-08-25 16:41:59
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自话粒子群算法（超简单实例） 简介 上 次在自话遗传算法中提到后期会写两篇关于粒子群算法和蚁群算法的博文，所以这次给大家带来的是我对粒子群的一些理解，并附带一个相当简单的实例去描述这个 算法，我会尽力通俗易懂的把整个算法描述一遍，其实粒子群算法的思想也挺简单的，希望我不要反而写复杂了，下面同样引用百
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2021-07-16 10:14:05
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介绍 粒子群算法（Particle swarm optimization，PSO）是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法，主要用于解决最优化问题（optimization problems）。1995年由 Eberhart和Kennedy 提出，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。 假设一群鸟在觅食，在
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2023-11-06 15:40:22
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