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粒子群算法简单介绍
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization），又称鸟群觅食算法，是由数学家J.Kennedy和R.C.Eberhart等开发出的一种新的进化算法。它是从随机解开始触发，通过迭代寻找出其中的最优解。
粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法，一开始所有的鸟都不知道食物在哪里，它们通过找到离食物最近的鸟的周围，再去寻找食物，这样不断的追踪，大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加了。
粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA）。
二进制PSO算法
1、Migliore对原始的二进制PSO算法进行了一些改进，提出了可变行为二进制微粒群算法（VB-BPSO）和可变动态特性二进制微粒群算法（VD-BPSO）。
2、PSO算法是一种通过个体与群体之间的协作来寻找最优解的机器学习算法，具有自适应，自组织以及快速得到最优解的能力。
3、速度（1）的位置变化的概率。 [31]首先提出了离散二进制PSO。二进制粒子的位置编码器，Sigmoid函数，速度约束在[0，1]，代表粒子的概率立场；法[32] [31]在文献 提高的地址更换安排。
4、(1)将速度作为位置变化的概率。文献[ 31 ]首次提出了离散二值PSO。
5、而其中的粒子群优化算法（PSO）源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有限的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围。设想这样一个场景：一群鸟在随机的搜索食物。
6、PSO算法是基于群体的，根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域。
微粒群算法的原理
1、粒子群算法原理如下：粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。
2、粒子群算法原理如下：粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。
3、微粒群算法，又称粒子群优化(Particle Swarm Optimization， PSO)，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。
4、粒子群算法流程图如下：以Ras函数（Rastrigins Function）为目标函数，求其在x1，x2∈[-5，5]上的最小值。
最后，关于 pso算法c语言和pso算法流程的知识点，相信大家都有所了解了吧，也希望帮助大家的同时，也请大家支持我一下，关于体检任何问题都可以找体检知音的帮忙的！