Ⅰ 标准粒子群优化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、速饥磨度更新公式由三部分组成：之前的速度影响v(i)*w，个体最优影响（pbest(i)-x(i)）和全局最优的影响(gbest(i)-x(i))则位置更新公式为：x(i)=x(i)+v(i）。
3、其中烂运斗，i指的是种群中的第i个粒子x(i)：粒子i的位置，刚开始应该给粒子随机初始化位置v(i)：粒子i的速度，刚开始应该给粒子随机初始化速度c1是粒子个体的学习因子，c2是粒子的群体学习因子，表示个体最优和群体悄樱最优的影响，w为惯性因子，代表了历史成绩的影响pbest和gbest分别代表粒子个体最优位置和群体最优位置。
Ⅱ 什么是粒子群算法一文搞懂！
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出，是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法。它的核心在于每个粒子代表一个解，速度、位置和适应度构成粒子的三大属性。粒子通过跟踪个体极值(P_best)和个人群体极值(G_best)来不断优化搜索。
算法首先初始化一群粒子，赋予随机位置和速度。在迭代过程中，粒子的速度和位置根据以下规则更新：速度由惯性项、自身认知项和群体认知项共同决定，位置则是基于新速度进行调整。参数设置如种群规模影响全局和局部搜索，惯性因子的线性递减有助于平衡探索与利用；最大速度的设定则影响搜索速度和易陷入局部最优的风险。
种群规模需谨慎调整，避免过小陷入局部最优，过大则计算复杂度增加。惯性因子的减小策略有助于在搜索初期广泛探索，后期聚焦于局部优化。粒子的最大速度设置需平衡搜索强度与避免过早收敛。整体流程包括随机初始化、迭代优化、直至达到预设的终止条件，如达到最大迭代次数或适应度变化阈值。