粒子群最佳化算法
PSO算法，即粒子群最佳化算法（Particle Swarm Optimization），是一種基於種群的隨機最佳化技術，由Eberhart和Kennedy於1995年提出。該算法模仿昆蟲、獸群、鳥群和魚群等的群集行為，通過群體中的個體合作來尋找最優解。每個粒子在解空間中移動，具有位置和速度兩個屬性，位置代表一個可行解，速度代表移動的方向和距離。粒子通過追隨自己經歷過的最優解和群體當前找到的最優解來調整自己的速度，以尋找更優的解。PSO算法實現簡單、精度高、收斂快，且沒有遺傳算法中的「交叉」和「變異」操作，而是通過追隨當前搜尋到的最優值來尋找全局最優解。