PSO粒子群算法用于寻找最大值或最小值 - python。

简介：
利用 PSO 粒子群算法能够有效地确定最大值或最小值，并且可以直接进行运行。 PSO 算法模拟鸟群觅食行为，通过设计一系列无质量的粒子来完成搜索过程，每个粒子仅配备速度和位置这两个关键属性：速度反映了粒子的移动速率，而位置则代表了粒子的运动方向。每一个粒子在搜索空间中独立地探索寻找最优解，并将该最优解记录为当前粒子的极值，随后将这些个体极值与整个粒子群中的其他粒子共享。最终，通过比较所有粒子的极值，选出最优的极值作为整个粒子群当前的全局最优解。基于自身找到的个体极值以及全局最优解的信息，粒子群中的每个粒子都会相应地调整自身的速度和位置。PSO 算法的核心思想主要包含以下五个步骤：首先，对粒子群进行初始化；其次，对每个粒子进行评价，即计算其适应度值；然后，寻找每个粒子的个体极值；接着，寻找整个粒子群的全局最优解；最后，根据个体极值和全局最优解的信息来修正粒子的速度和位置。