粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）在解决优化问题上具有广泛的应用

最新推荐文章于 2025-11-24 04:50:43 发布
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本文介绍了粒子群优化算法（PSO）的基础知识，包括其模拟生物群体行为的原理，以及如何在Matlab中实现PSO算法。文章通过一个示例展示了一个基本的PSO函数，用于优化目标函数，讨论了粒子的位置、速度更新以及个体和群体历史最优解的角色。读者可以理解并应用这个Matlab实现来解决实际的优化问题。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）在解决优化问题上具有广泛的应用。本文将介绍PSO算法的原理及其在Matlab中的实现。我们将首先解释PSO的工作原理，然后提供一个基本的Matlab实现示例。

PSO算法的基本原理是通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为来进行优化。在PSO中，解决方案被表示为一个粒子群，其中每个粒子代表一个潜在解决方案。每个粒子通过在解空间中搜索来寻找最优解。粒子的移动受到两个因素的影响：个体历史最优解和群体历史最优解。个体历史最优解是每个粒子自身曾经找到的最优解，而群体历史最优解是整个粒子群中找到的最优解。

下面是一个基本的PSO算法的Matlab实现示例：

function [bestPosition, bestValue] = pso(functionHandle, numParticles, numItera
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Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战
qilie_32的博客
09-12 2631
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粒子群优化算法 PSO算法（Particle Swarm Optimization）Python示例代码
08-10
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经典优化算法：粒子群优化算法（Particle swarm optimization，PSO）
yuchunyu12的博客
03-28 1776
粒子群优化算法是1995年发表在“Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks”的优化算法，至今直接引用3w+，是最经典的优化算法之一。
【智能优化算法】—粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
weixin_57377010的博客
09-04 5884
粒子群算法是由Eberhart和Kennedy提出的，以鸟类动物的群体行为作为机制的算法被称为粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。鸟儿在空中搜寻、觅食。如果一只鸟在它的飞翔距离之内，存在一块食物，那么它就需要去寻找，去得到它的确切位置。鸟群间的个体能够通过群体合作来分享自己获取的信息，鸟群间的每个个体下一步的飞行方向和速度，取决于个体飞行路径中最优的位置和群体最优的位置，鸟群需要飞行一定的距离才能够寻找到食物，如果鸟聚集在同个地方，就会停止寻找。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）
不断积累不断学习
05-27 1459
粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，灵感来源于鸟群或鱼群在觅食时通过信息共享协作寻找最优位置的行为。
四大优化算法：粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）
weixin_67472777的博客
11-10 1343
粒子群优化算法的灵感源于鸟群捕食鱼类，在这个过程中，每只鸟都希望以最快的速度吃到食物，为了达到这个目的，它需要做两件事：1. 飞向自己曾经找到的最佳位置（即它自己找到的食物最多的位置）。2. 向群体中表现最好的鸟的方向飞行，也就是群体中找到食物最多的地方。通过这种方式，每只鸟不仅受到自身经验的影响，还会受到整个群体的影响，即群体智能。
【群体智能优化算法系列 】一 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)
weixin_45259896的博客
06-22 1110
粒子群算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种基于群体智能的优化算法。该算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享和协作来寻找最优解。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带注释）
qq_51929160的博客
04-10 8887
粒子群优化算法（ PSO）是一种基于群体智能的优化方法，受鸟群觅食行为的启发而开发。它通过模拟一群粒子在解空间中的搜索行为来寻找最优解，每个粒子代表一个潜在的解决方案。粒子们根据自身找到的最佳位置（个体最优）和整个群体中的最佳位置（全局最优）来更新自己的速度和位置。PSO的显著优点包括实现简单、不需要目标函数的梯度信息、以及参数调整少，使其成为解决非线性和复杂优化问题的有效工具。PSO广泛应用于机器学习、工程设计和其他科学领域。
AI算法08-粒子群算法Particle swarm optimization | PSO
yangguangjiujiu99的专栏
07-08 1268
鸟被抽象为没有质量和体积的微粒(点)，并延伸到N维空间，粒子在N维空间的位置表示为矢量Xi＝(x1，x2，…粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。Vi 是粒子的速度；
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）详解【附算法代码与运行结果】
ZW__wd的博客
09-21 1918
主要讲解粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。粒子群优化算法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。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)
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07-19 1636
粒子群优化算法（PSO, Particle Swarm Optimization），属于启发式算法中的一种，常用于多目标优化，寻找全局最优解，具有收敛速度快、参数少、算法简单的优点。
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C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
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本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
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递推公式 dp[i] = min(dp[i-1] + cost[i], dp[i-2]+cost[i])2.递推公式已经告诉了我们: dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]初始化：dp[0] = cost[0], dp[1] = cost[1]递推公式dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2)已经告诉我们dp[0] = 0, dp[1] = 1。动态规划：dp(4) = dp(3) + dp(2)初始化：dp(1) = 1, dp(2) = 2。打印 min(dp[-1], dp[-2])
基于网格图搜索的路径规划--A*算法原理 （BF算法，Dijkstra算法）
weixin_71849365的博客
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为了更好的理解A*算法，我们首先从广度优先（Breadth First）算法讲起。广度优先搜索从起点开始，首先遍历起点周围邻近的点，然后再遍历已经遍历过的点邻近的点，逐步的向外扩散，遍历了图中大部分的点，直到找到终点。算法遍历了图中大部分的点，这通常没有必要。在执行算法的过程中，每个点需要记录达到该点的前一个点的位置 -- 可以称之为父节点。这样做之后，一旦到达终点，便可以从终点开始，反过来顺着父节点的顺序找到起点，由此就构成了一条路径。
C语言实现粒子群优化(Particle Swarm Optimization)算法
粒子群优化算法被广泛应用于工程优化，数据挖掘，神经网络训练等领域。本文将详细介绍PSO算法的基本原理，实现步骤以及在C语言中的具体实现方法。" 一、PSO算法基本原理 粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟类群体...
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