Ⅰ 標准粒子群優化演算法的速度和位置更新方式
1、需要更新速度以及位置速度更新公式：v(i)=v(i)w+c1rand*(pbest(i)-x(i))+c2*rand(gbest(i)-x(i))。
2、速飢磨度更新公式由三部分組成：之前的速度影響v(i)*w，個體最優影響（pbest(i)-x(i)）和全局最優的影響(gbest(i)-x(i))則位置更新公式為：x(i)=x(i)+v(i）。
3、其中爛運斗，i指的是種群中的第i個粒子x(i)：粒子i的位置，剛開始應該給粒子隨機初始化位置v(i)：粒子i的速度，剛開始應該給粒子隨機初始化速度c1是粒子個體的學習因子，c2是粒子的群體學習因子，表示個體最優和群體悄櫻最優的影響，w為慣性因子，代表了歷史成績的影響pbest和gbest分別代表粒子個體最優位置和群體最優位置。
Ⅱ 什麼是粒子群演算法一文搞懂！
粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO），由James Kennedy和Russell Eberhart於1995年提出，是一種模擬鳥群覓食行為的搜索演算法。它的核心在於每個粒子代表一個解，速度、位置和適應度構成粒子的三大屬性。粒子通過跟蹤個體極值(P_best)和個人群體極值(G_best)來不斷優化搜索。
演算法首先初始化一群粒子，賦予隨機位置和速度。在迭代過程中，粒子的速度和位置根據以下規則更新：速度由慣性項、自身認知項和群體認知項共同決定，位置則是基於新速度進行調整。參數設置如種群規模影響全局和局部搜索，慣性因子的線性遞減有助於平衡探索與利用；最大速度的設定則影響搜索速度和易陷入局部最優的風險。
種群規模需謹慎調整，避免過小陷入局部最優，過大則計算復雜度增加。慣性因子的減小策略有助於在搜索初期廣泛探索，後期聚焦於局部優化。粒子的最大速度設置需平衡搜索強度與避免過早收斂。整體流程包括隨機初始化、迭代優化、直至達到預設的終止條件，如達到最大迭代次數或適應度變化閾值。