粒子群算法原始参考文献

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。其基本思想源自鸟群觅食的行为，通过模拟鸟群觅食过程中的信息共享和合作行为，实现优化问题的求解。

PSO算法最初的参考文献是：
Kennedy J, Eberhart R C. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of ICNN'95-International Conference on Neural Networks. IEEE, 1995: 1942-1948.

此外，PSO算法在发展过程中产生了众多变种和改进算法，如多目标粒子群优化（MOPSO）、自适应权重粒子群算法（AWPSO）、混沌粒子群算法（CPSO）等。对于这些改进算法的参考文献可以根据具体情况进行查找。