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粒子群优化算法
资料介绍
一、PSO算法的起源与基本原理
（一）算法起源
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）最早由美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart在1995年提出，其核心思想来源于对鸟群觅食行为的观察与模拟。研究人员发现，鸟群在搜寻食物的过程中，单个鸟类并非独立行动，而是通过不断共享自身的位置信息与搜寻经验，让整个群体逐步向食物所在的区域聚集，最终高效地找到食物来源。受这种群体智能协作行为的启发，学者们将鸟群中的每一只鸟抽象为一个没有质量与体积的粒子，每个粒子对应优化问题的一个候选解，最终构建出了基于群体协作的随机搜索算法。
（二）核心基本原理
在PSO算法中，每个粒子都在D维的搜索空间中运动，每个粒子拥有两个核心属性：位置和速度。位置
代表当前粒子对应的候选解，速度决定了粒子下一时刻运动的方向与步长。
算法运行过程中，每个粒子会持续跟踪两个极值来更新自身状态：
1. 个体极值$pbest$：粒子自身迄今为止搜索到的适应度最优的位置，代表粒子自身积累的经验。
2. 全局极值$gbest$：整个粒子群当前所有粒子搜索到的适应度最优的位置，代表整个群体共享的最优经验。
每次迭代中，粒子会根据以下两个公式更新自身的速度与位置：
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