matlab粒子群算法（PSO）

Matlab中的粒子群优化算法（PSO）是基于粒子群算法的一种优化算法。它源于对鸟群捕食的行为研究，通过模拟粒子在搜索空间中的移动过程来寻找最优解。PSO的基本思想是通过个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。算法的初始化阶段，粒子的位置是随机的，然后通过迭代目标函数找到最优解的位置。在每一次迭代中，粒子通过跟踪个体极值（pbest）和全局极值（gbest）来更新自己的速度和位置。粒子群算法通过无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子具有速度和位置两个属性。每个粒子在搜索空间中独立地寻找最优解，并将其标记为当前个体极值。粒子还会与整个粒子群共享个体极值和全局极值，以便调整自己的移动方向。在迭代过程中，粒子根据方向和速度调整自己的位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [粒子群算法（PSO）的Matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_45283836/article/details/123007201)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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