賀天宇 李國望

粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)最初是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一類基于智能的隨機優(yōu)化算法[1],其思想來源于對鳥群捕食行為的研究,POS算法有著算法簡單、容易實現(xiàn),并且可調(diào)參數(shù)等特點,適用于求解大量非線性、不可微和多峰值的復雜優(yōu)化問題。由于PSO算法的程序?qū)崿F(xiàn)起來異常簡潔,需要調(diào)整的參數(shù)也少,因而已應用于多個學科和工程領域[2]。