粒子群算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），或称粒子群优化，是属于人工智能算法，公元1995年由肯尼迪（Kennedy）与埃伯哈特（Eberhart）（1995）两位学者所提出，这两位学者借由观察鸟类族群觅食的讯息传递所得到的一个启发，粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体，于算法中赋予该粒子（个体）拥有记忆性，并能够透过与粒子群体中的其他粒子之间的互动而寻求到最适解。因此在粒子群算法的基础理论可以理解，任一个体（粒子）皆可用有自身移动过程中所产生的记忆与经验，当个体移动的同时，能依造自身的经验与记忆来学习调整自身的移动方向，由于在粒子群算法中，多个粒子是同时移动的，且同时以自身经验与其他粒子所提供的经验进行比对找寻最适当的解，并使自己处于最适解中，该粒子群算法的特性使得粒子不单单受自身演化的影响，同时会对群体间的演化拥有学习性、记忆性，并使粒子本身达到最佳调整。