粒子群算法基本原理图

很抱歉，我无法提供图片或图解。但是我可以向您解释粒子群算法的基本原理。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模仿鸟群或鱼群等群体行为的优化算法。它通过模拟粒子在搜索空间中的移动来解决优化问题。

粒子群算法的基本原理如下：
1. 初始化一群随机粒子，每个粒子代表一个解决方案。
2. 给每个粒子分配随机的初始速度和位置。
3. 根据每个粒子的当前位置和速度，计算出粒子的新位置。
4. 比较每个粒子的新位置与其之前的最佳位置，更新最佳位置。
5. 比较每个粒子的新位置与整个群体的最佳位置，更新全局最佳位置。
6. 根据粒子的最佳位置和全局最佳位置，更新速度和位置。
7. 重复步骤3-6，直到达到预定的停止条件（例如达到最大迭代次数或达到期望的解决方案）。

在粒子群算法中，每个粒子的移动受到自身的最佳位置和全局最佳位置的引导。粒子通过不断地调整速度和位置来逐步优化解决方案。通过群体的协作和信息共享，粒子群算法能够在搜索空间中快速找到较优解。

请注意，由于我无法提供图解，请您参考相关的教材、论文或在线资源以获取更详细的图解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [粒子群算法及应用_纪震著.pdf](https://download.csdn.net/download/u013094915/11231930)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [粒子群算法 PSO（Particle Swarm Optimization）——原理及实现](https://blog.csdn.net/qq_32515081/article/details/124692073)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [深度学习经典算法 | 粒子群算法详解](https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/106725835)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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