粒子群优化算法-软考在线

粒子群优化算法



考试要求：掌握

知识路径： > 计算机系统基础知识 > 计算机软件知识 > 数据结构与算法知识 > 算法设计与分析 > 智能优化算法

粒子群算法的基本思想：鸟群觅食飞行时，在飞行过程中经常会突然改变方向、散开、聚集，其行为不可预测，但其整体总保持一致性，个体与个体间也保持着最适宜的距离。通过对类似生物群体行为的研究，发现生物群体中存在着一种信息共享机制，为群体的进化提供了一种优势，这就是基本粒子群算法形成的基础。

后来，有学者提出了粒子群优化算法（PSO）。PSO算法将鸟群运动模型中的栖息地类比为所求问题的解空间中可能解的位置，通过个体间的信息传递，引导整个群体向可能解的方向移动，增加发现较好解的可能性。群体中的鸟被抽象为一个个没有质量、没有形状的“粒子”，通过这些“粒子”的相互协作和信息共享，在解空间中寻找最优解。

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