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　　Clerc&Kennedy 2002年设计了一 个称为压缩因子 的参数。在使用 了此参数之后， PSO能够更快地 收敛

　　Trelea 2003年 指出PSO最终 最终稳定地收 敛于空间中的 某一个点，但 不能保证是全 局最优点

　　F. van den Bergh 等人2006年对 PSO的飞行轨迹 进行了跟踪，深 入到了动态的系 统分析和收敛性 研究

　　步骤1：初始化。 假设种群大小是N=3；在搜索空间中随机 初始化每个解的速度和位置，计算适应函 数值，并且得到粒子的历史最优位置和群 体的全局最优位置。

　　步骤3：评估粒子的适应度函数值。 更新粒子的历史最优位置和全局的最优位置。

　　•鸟群 •觅食空间 •飞行速度 •所在位置 •个体认知与群体协作 •找到食物

　　•搜索空间的一组有效解 •问题的搜索空间 •解的速度向量 •解的位置向量 •速度与位置的更新 •找到全局最优解

　　否 更新每个粒子的速度和位置 评估每个粒子的函数适应值 更新每个粒子历史最优位置

　　通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。 它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的， 现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。

　　//功能：粒子群优化算法伪代码 //说明：本例以求问题最小值为目标 //参数：N为群体规模

　　w是惯量权重，一般取[0,1]区间的数，这里假设为0.5 c1和c2为加速系数，通常取固定值2.0 r1和r2是[0,1]区间的随机数

　　步骤4：如果满足结束条件，则输出全局最优结果并结束程序，否则，转向步骤2继续执行。

　　步骤2：粒子的速度和位置更新。 根据自身的历史最优位置和全局的最优 位置，更新每个粒子的速度和位置。

　　是进化计算的一个分支， 是一种模拟自然界的P生S物O模活拟动了的自随然机界搜鸟索群算捕法食。和鱼群捕食的过程。

　　 速度与位置更新公式  速度与位置更新示意图  算法流程图和伪代码

　　步步骤骤步根31骤据：：2自：评身初粒的估子始历的粒史化速最子度。优和的位位置适置和更应全新局度。的函最优数值。 更假新设位粒种置子，群更的新大每历小个史粒是子最N的优=速3度位；和置在位置和搜。全索局空的间最中优随位机置。