粒子群算法相对其他算法的优点和对应文献

粒子群算法是一种基于群体智能的全局优化算法，相对于其他算法，粒子群算法有以下优点：

1. 算法实现简单，易于理解和应用；
2. 全局搜索能力强，能够找到较优解；
3. 算法鲁棒性好，对于问题的约束条件不敏感；
4. 并行计算能力强，适合于处理高维、复杂的问题。

以下是一些关于粒子群算法的文献：

1. Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of ICNN'95-International Conference on Neural Networks. IEEE, 1995: 1942-1948.
2. Shi Y, Eberhart R C. A modified particle swarm optimizer[C]//Evolutionary Computation Proceedings, 1998. IEEE World Congress on Computational Intelligence. IEEE, 1998: 69-73.
3. Clerc M, Kennedy J. The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6(1): 58-73.
4. Chen J, Zhang Q, Li W. Adaptive particle swarm optimization[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 2006, 36(2): 331-340.