# PSO

**Repository Path**: cz-newborn/PSO

## Basic Information

- **Project Name**: PSO
- **Description**: 粒子群优化算法PSO
- **Primary Language**: C++
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-10-24
- **Last Updated**: 2024-12-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## Particle Swarm optimization粒子群优化算法（PSO）

标准 PSO 的算法流程如下：

1. 初始化一群微粒（群体规模为 m ），包括随机的位置和速度；
2. 评价每个微粒的适应度；
3. 对每个微粒，将它的适应值和它经历过的最好位置 pbest 的作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pbest；
4. 对每个微粒，将它的适应值和全局所经历最好位置 gbest 的作比较，如果较好，则重新设置gbest的索引号；
5. 根据方程（1）变化微粒的速度和位置；
6. 如未达到结束条件（通常为足够好的适应值或达到一个预设最大代数 Gmax ），回到2。