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如何直观形象地理解粒子群算法？ - 知乎
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的[1]。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。区域内有大大小小不同的食物源，鸟群的任务是找到最大的食物源（全局最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。
粒子群算法在哪些领域被广泛应用？ - 知乎
粒子群算法在控制工程中的应用也非常广泛。它可以用于优化控制策略，如pid控制器的参数整定。通过粒子群算法，可以找到最优的控制器参数，从而实现系统的稳定性和性能的最优化。 6 机器人路径规划粒子群算法可以用于机器人路径规划问题。
现在模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化算法现在用的还多吗？ - 知乎
模拟退火算法和粒子群算法结合的遗传粒子群算法（sapso）这篇里有100多种改进的群智能算法，对不知道该怎么改进的同学很有帮助！最近我又为大家整理了50种科研中实用的工具，每个都可以直接拿来用~直接拿走~
现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的？ - 知乎
（1）粒子群算法。粒子群算法是一种原理相当简单的启发式算法，与其他仿生算法相比，它所需的代码和参数较少。粒子群算法通过当前搜索到的最优点进行共享信息，很大程度上这是一种单项信息共享机制。粒子群算法受所求问题维数的影响较小。
粒子群优化算法和其他优化算法相比有哪些优势和劣势？ - 知乎
在算法的世界里，粒子群优化算法把每只鸟抽象成一个 “粒子”，这些粒子在高维的解空间里穿梭，它们同样只有两个关键属性：位置和速度。位置代表当前解的取值，速度决定了粒子移动的方向与步长。
粒子群算法与蚁群算法的区别? - 知乎
粒子群算法和蚁群算法都是功能强大的优化算法，它们各有优缺点。选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。以下是一些关于粒子群算法和蚁群算法的额外资源：
如何理解量子粒子群算法（QPSO）？和粒子群算法有何关系？ - 知乎
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。
粒子群算法与遗传算法有何区别？ - 知乎
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化工具，它的灵感来源于鸟群和鱼群的社会行为。这种算法于1995年由Eberhart和Kennedy提出，主要用于解决连续的非线性优化问题。粒子群算法的基本思想是通过模拟鸟群觅食的行为来寻找问题的最优解。