粒子群优化算法

应用背景%的默认参数% C1 = 1.2；% C2 = 0.012；C1 = 2.05；C2 = 2.05；maxiterations = maxiter；为n = 100；W = 0.5 + rand() / 2；% wstart = 0.9；%走= 0.4；% wstart = 1.2；%走= 0.1；% & nbsp；关键技术在计算机科学中， ； ；粒子群优化（PSO） ；是一种 计算方法；优化 ； 迭代的问题； ；努力提高 ；候选解 ；对于一个给定的测量质量。PSO通过人口的候选解决方案优化问题，这里被称为 ；粒子，这些粒子的运动在 ；搜索空间 ；根据简单的数学公式 ； ；在粒子的位置 ； ；和 ；速度。每个粒子的运动是由当地最好的已知位置的影响但是，也引导向最好的已知位置的搜索空间，这是更好的位置由其他粒子更新。预计这将群向最好的解决方案。