粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的详细讲解

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一、粒子群算法（PSO）基本概念

1. 算法来源

• 灵感：模拟鸟群或鱼群在觅食过程中的群体协作行为。
• 核心思想：通过个体历史最佳位置和群体全局最佳位置引导搜索方向。

2. 与遗传算法的区别

特性	PSO	GA
启发式来源	群体协作（鸟类或鱼类行为）	生物进化（自然选择、基因重组）
解空间搜索	基于速度和位置更新	基于交叉、变异等遗传操作
参数数量	较少（惯性权重、学习因子）	较多（交叉率、变异率、选择策略）
收敛速度	通常更快	通常较慢
多样性保护<