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基于旅行商問題的粒子群優化算法_劉強
1.1 粒子群優化算法的基本原理粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作為進化計算的一個分支，是由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出的一種全局搜索算法， 同時也是一種模擬自然界生命活動以及群體智能的隨機搜索算法。其思想來源于人工生命和演化計算理論， 模仿鳥群飛行覓食行為，通過鳥群集體協作使群體達到最優。 1.2 粒子群優化算法的執行過程 PSO 算法首先初始化一群隨機粒子， 然后通過迭代找到最優解。在每一次迭代中，粒子通過跟蹤兩個“極值”即個體極值和全局極值來更新自己的速度與位置。在 D 維目標搜索空間中， 由種群數為 m 的粒子組成粒子群，其中，第 f 個粒子在第 d 維的位置為 Xid，其飛行速度為 Vid，該粒子當前搜索到的最優位置為 Pid （pBest），整個粒子群當前的最優位置為 Pgd（gBest）。速度與位置更新公式如下
粒子群優化
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