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粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，属于进化算法的一种。和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解。 它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”（Crossover）和“变异”（Mutation）操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。一、概念：粒子群是基于群体的算法，每个个体称为粒子，粒子组成粒子群，群体在可行区域中逐步移动。每次移动过程中，算法计算每个粒子的目标函数，根据该值

一、实例fun.m脚本文件%%函数用于计算粒子适应度值function y=fun(x)%x input 输入粒子 %y output 粒子适应度值 y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+exp(1);%%当c1=20,e=2.71282,n=2时，寻优的非线性函数为Ackley函数%存