21、连续粒子群优化算法（Continuous PSO）详解

连续粒子群优化算法（Continuous PSO）详解

1. 群体智能算法概述

群体智能算法是一类受自然界中生物群体行为启发而设计的优化算法。其通用步骤如下：
1. 初始化参数 ：包括群体中个体的数量、最大迭代次数和终止准则等。
2. 初始化群体 ：采样生成初始候选解群体。
3. 迭代操作 ：对群体中的每个个体进行操作，包括找到当前最优解、找到最优邻居，并更新个体。
4. 评估与终止 ：使用定义的目标/适应度函数评估个体和邻居。重复上述迭代操作，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或达到满意的适应度水平），此时算法停止并返回优化过程中找到的最优解。

以下是群体智能算法的伪代码：

Initialize parameters
Initialize swarm
While (stopping criteria not met) loop over all individuals
    Find best so far
    Find best neighbor
    Update individual

2. 粒子群优化算法（PSO）简介

粒子群优化算法（PSO）是由Russell Eberhart和James Kennedy在1995年开发的一种基于群体的随机优化技术。该算法受鸟类、鱼类、蚂蚁等社会生物行为的启发，将群体中的每个成员称为粒子，类似于鸟群中的一只鸟、