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摘要：粒子群優化算法是一種基于群智能的隨機優化算法，具有簡單易實現、設置參數少、全局優化能力強等優點．著重對粒子群優化算法中的基本算法、改進算法、應用領域和研究熱點等方面做了較為詳細的論述．
粒子群優化算法（ParticleSwarmOptlmi~atlon，PSO）是由Kenrr~y和Et~rhart于1995年在鳥群、魚群和人類社會行為規律的啟發下提出的一種基于群智能（SwarmIntelli．gence）的演化計算技術LlJ．該算法模擬鳥群飛行覓食的行為，通過鳥之間的集體協作使群體達到最優，與遺傳算法類似，它也是基于群體迭代，但沒有交叉和變異算子，群體在解空間中追隨最優粒子進行搜索．Pso算法的優點在于收斂速度快、設置參數少、簡單易實現，同時該算法本身還具有深刻的智能背景，既適合科學研究，又特別適合工程應用。
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