9/27/2022
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粒子群算法
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粒子群算法的研究背景
粒子群算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)，是一种基
于群体智能的进化计算方法。PSO由Kennedy和Eberhart博士于
1995年提出。
PSO一经提出，由于算法简单，容易实现，立刻引起了进化
计算领域学者们的广泛关注，形成一个研究热点，目前已广
泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊控制等
领域，取得了较好的效果。
目前PSO算法已被“国际进化计算会议”(IEEE International
Conferences on Evolutionary Computation, CEC)列为一个讨论的
专题。
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PSO的基本概念源于对鸟群捕食行为的研究：
一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有鸟
都不知道食物在哪里。但是他们知道当前的位置离食物还有多
远。
那么找到食物的最优策略是什么呢?最简单有效的就是搜寻目
前离食物最近的鸟的周围区域。
粒子群算法的基本原理
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PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化
问题。
在PSO中，把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么“食
物”就是优化问题的最优解，而在空中飞行的每一只觅食的“鸟”
就是PSO算法中在解空间中进行搜索的一个“粒子”(Particle)。
“群”(Swarm)的概念来自于人工生命，满足人工生命的五个基本
原则。因此PSO算法也可看作是对简化了的社会模型的模拟，这
其中最重要的是社会群体中的信息共享机制，这是推动算法的
主要机制。
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粒子在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的
飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。所有的粒子都有一个
被目标函数决定的适应值(fitness value)，这个适应值用于评价
粒子的“好坏”程度。
每个粒子知道自己到目前为止发现的最好位置(particle best，
记为pbest)和当前的位置，pbest就是粒子本身找到的最优解，
这个可以看作是粒子自己的飞行经验。
除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发
现的最好位置(global best，记为gbest)，gbest是在pbest中的最
好值，即是全局最优解，这个可以看作是整个群体的经验。
