粒子群算法可以干嘛？

粒子群算法可以用来解决优化问题。其基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。该算法通过模拟鸟类觅食行为的进化过程，通过不断迭代更新粒子的速度和位置，逐渐逼近最优解。与遗传算法相比，粒子群算法更易于实现，没有交叉和变异操作。 参数c1和c2是认知常数，用于调节粒子对个体最优和全局最优的重视程度。一般情况下，c1和c2取相同的值，通常为2，以保持收敛速度和搜索效果的均衡。如果c1或c2取0，会导致群体多样性丧失或搜索效果不佳。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [粒子群算法（POS）简介及应用——非常适合小白](https://blog.csdn.net/dear_jing/article/details/104266810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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