粒子群优化算法可以干什么

粒子群优化算法及其在神经网络中的应用文档信息文档号：文-04E7XF（自在搜索食物的过程中群体中的个体成员可以得益于所有其它成员的和先前粒子群优化算法（Particle Swarm optimization,PSO）是一种通过模拟鸟群觅这些算法可以用在全路径搜索、网络路由规划、寻找复杂函数的最值点等应

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能(Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS). 模拟捕食SO模拟鸟群的捕食行为。粒子群优化算法原理粒子群优化算法原理是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的。粒子群优化算法的优缺点粒子群优化算法的优点：PSO同传算法

粒子群优化算法（ParticleSwarmOptlmi~atlon,PSO）是由Kenrr~y和Et~rhart于1995年在鸟群、鱼群和类社会行为规律的启发下提出的一种基于群智能（粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm 这个可以看作是粒子自己的飞行经验。除此之外，每个粒子还知道到目前为