群体智能——粒子群算法（PSO）

     粒子群的算法思想就是现在一个空间的随机的撒若干个点，每个点都会保存两种信息：一个保存该结点所到过的最佳位置（个体极值点）；另一个保存其它结点（包括该结点）中所到过的最好位置（全局极值点）。运动过程中每个粒子以这两个极值点为依据，不断更新自己的位置使自身不断趋于最优解。可以通过下面这个公式来理解：

c1、C2表示更新步长；Pid表示该粒子的个体极值点；Pgd表示全局极值点；rand和Rand表示随机数；Xid表示粒子的位置

算法步骤：

1、初始化所有粒子

2、计算所有粒子的适应值

3、根据上述式子（1）（2）更新粒子的速度和位置

4、迭代到规定次数或者规定精度的时候算法终止，否则根据返回2

改进：

w表示惯性权重因子,w较大可以增强其全局搜索能力，较小可以增强其局部搜索能力。