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globalbestpso参数全局最佳粒子群优化（Global Best Particle Swarm Optimization，GlobalBestPSO）是一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的改进方法，通过引入全局最佳粒子来增强能力。
在理解GlobalBestPSO的参数之前，我们需要先了解PSO算法的基本原理。
在GlobalBestPSO中，除了PSO算法的基本参数外，还有一些与全局最佳粒子相关的参数需要设置。
1. 群体大小（Swarm Size）：群体大小指的是粒子群中的粒子个数。
群体大小的选择应取决于问题的规模和复杂度。
一般来说，较大的群体可以增加空间的探索能力，但同时也会增加计算量。
2. 最大迭代次数（Max Iterations）：最大迭代次数指的是算法运行的最大迭代次数。
通过限制最大迭代次数可以控制算法的收敛速度和计算时间。
当达到最大迭代次数后，算法将停止运行。
3. 惯性权重（Inertia Weight）：惯性权重用于调节粒子的速度更新。
较大的惯性权重可以增加粒子探索空间的能力，较小的惯性权重则可以增加粒子的收敛速度。
常见的惯性权重更新方式有线性递减和非线性递减。
4. 学习因子（Learning Factor）：学习因子控制了粒子在过程中对自身历史最优解和邻域历史最优解的重视程度。
常见的学习因子包括加速常数（Acceleration Constant）和学习因子衰减系数（Decay Factor）。
通常情况下，加速常数越大，粒子的能力越强，但也容易陷入局部最优解。
5. 邻域大小（Neighborhood Size）：邻域大小指的是每个粒子在过程中考虑的邻域的粒子个数。
邻域的选择方法有全局邻域和局部邻域两种方式。
全局邻域意味着每个粒子都会考虑群体中的所有粒子作为邻域，而局部邻域则是只考虑与自身距离最近的一部分粒子作为邻域。
除了以上的参数之外，还有一些其他的参数需要根据具体问题的特点进行设置，比如目标函数的选择、变量范围的设定、粒子速度和位置的更新方式等。
第6章粒子群优化算法PSO算法的基本原理是通过模拟粒子在空间中的移动，从而找到最优解。
每个粒子代表一个可能的解，并根据自身的经验和群体的经验进行。
粒子的速度和位置的更新使用以下公式：v(t+1) = w * v(t) + c1 * rand( * (pbest - x(t)) + c2 *rand( * (gbest - x(t))x(t+1)=x(t)+v(t+1)其中，v(t)代表粒子的当前速度，x(t)代表粒子的当前位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，rand(是一个0到1之间的随机数，pbest 是粒子自身的最佳位置，gbest是整个群体的最佳位置。
PSO算法的过程如下：1.初始化粒子的位置和速度。
2.计算每个粒子的适应度值。
3. 更新每个粒子的pbest和gbest。
4.根据公式更新每个粒子的速度和位置。
5.重复步骤2到4，直到达到终止条件。
PSO算法有几个重要的参数需要设置：-群体大小：确定PSO算法中粒子的数量。
较大的群体大小可以增加整个空间的探索能力，但也增加了计算复杂度。
-惯性权重：控制粒子速度变化的因素。
较大的惯性权重可以增加粒子的飞行距离，但可能导致过程陷入局部最优解。
-学习因子：用于调节个体经验和群体经验的权重。
c1用于调节个体经验的权重，c2用于调节群体经验的权重。
较大的学习因子可以增加粒子的探索能力，但也可能增加时间。
PSO算法的优点是简单、易实现，收敛速度较快，对于多维、非线性、离散等问题具有良好的适应性。
然而，PSO算法也存在一些缺点，如易陷入局部最优解、对参数的敏感性等。
总之，粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，在求解复杂问题方面具有出色的性能。
它的基本原理是通过模拟粒子的移动来最优解，利用个体经验和群体经验进行自适应。
PSO算法在多个领域都有成功的应用，可以帮助解决实际问题。
粒子群优化算法程序粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，用于解决各种优化问题。
下面我将从程序实现的角度来介绍粒子群优化算法。
首先，粒子群优化算法的程序实现需要考虑以下几个关键步骤：1. 初始化粒子群，定义粒子的数量、搜索空间的范围、每个粒子的初始位置和速度等参数。
2. 计算适应度，根据问题的特定适应度函数，计算每个粒子的适应度值，以确定其在搜索空间中的位置。
3. 更新粒子的速度和位置，根据粒子的当前位置和速度，以及粒子群的最优位置，更新每个粒子的速度和位置。
4. 更新全局最优位置，根据所有粒子的适应度值，更新全局最优位置。
5. 终止条件，设置终止条件，如最大迭代次数或达到特定的适应度阈值。
基于以上步骤，可以编写粒子群优化算法的程序。
下面是一个简单的伪代码示例：python.# 初始化粒子群。
def initialize_particles(num_particles, search_space):particles = []for _ in range(num_particles):particle = {。
'position':generate_random_position(search_space),。
'velocity':generate_random_velocity(search_space),。
'best_position': None,。
'fitness': None.}。
particles.append(particle)。
return particles.# 计算适应度。
def calculate_fitness(particle):# 根据特定问题的适应度函数计算适应度值。
particle['fitness'] =evaluate_fitness(particle['position'])。
【主题】matlab粒子裙算法默认种裙规模【内容】一、介绍matlab粒子裙算法matlab粒子裙算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种启发式优化算法，源自于鸟裙觅食的行为。
PSO算法通过迭代搜索空间中的潜在解，寻找最优解。
其基本思想是模拟鸟裙觅食的行为，在搜索空间中不断调整潜在解的位置，直至找到最优解。
二、 PSO算法的种裙规模在matlab中，PSO算法的种裙规模即为裙体中粒子的数量，它决定了搜索空间的范围和算法的性能。
PSO算法的默认种裙规模为50。
种裙规模的设定直接影响算法的搜索速度和全局最优解的找寻能力。
三、种裙规模的设置原则1. 确定问题的复杂度：种裙规模应根据待解决问题的复杂度来设定。
对于复杂、高维度的问题，适当增加种裙规模有助于提高搜索效率。
2. 计算资源的限制：种裙规模的增加会带来更高的计算开销，因此在资源有限的情况下，需要平衡种裙规模和计算性能。
3. 经验设定：在实际应用中，也可根据经验和实验结果来调整种裙规模，找到最适合问题的设置。
四、调整种裙规模的方法1. 网格搜索法：通过在一定范围内以一定步长遍历种裙规模，评估不同规模下算法的性能和收敛速度，找到最佳的种裙规模。
2. 实验验证法：在实际问题中，通过对不同种裙规模下算法的性能进行实验验证，找到最适合问题的种裙规模。
3. 算法迭代法：根据算法的迭代次数和搜索效果来动态调整种裙规模，逐步优化算法的性能。
五、结语种裙规模是PSO算法中一个重要的参数，它直接关系到算法的搜索效率和性能。
在使用matlab的PSO算法时，合理设置种裙规模对于解决实际问题非常重要。
需要根据问题本身的特点、计算资源的限制以及实际应用情况来进行合理的选择和调整。
希望本文对于matlab粒子裙算法默认种裙规模的设置能够提供一些参考和帮助。
六、种裙规模与算法性能的关系种裙规模是PSO算法中最为关键的参数之一，其大小直接影响算法的搜索效率和全局最优解的寻找能力。
Matlab中的粒子群优化算法详解引言：粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，具有简单易实现、无需求导和全局搜索能力强等特点。
该算法在解决多种问题中得到广泛应用，特别是在机器学习、智能优化等领域。
本文将详细介绍Matlab中粒子群优化算法的实现过程及应用。
一、粒子群优化算法原理粒子群优化算法源自于对鸟群觅食行为的模拟。
假设一个鸟群中的每个个体被称为粒子，所有粒子共同组成了一个搜索空间，每个粒子会根据自身的当前位置和历史最佳位置进行搜索，并且受到其邻近粒子的信息影响。
通过不断的迭代运算，粒子们逐渐收敛到全局最优解或局部最优解。
具体算法流程如下：1. 初始化粒子群的位置和速度。
2. 计算每个粒子的适应度值，并更新个体最优位置。
3. 根据全局最优位置调整粒子的速度和位置。
4. 重复执行第2步和第3步，直到满足终止条件。
二、Matlab中粒子群优化算法实现步骤在Matlab中，可以通过以下步骤来实现粒子群优化算法：1. 初始化粒子群的位置和速度。
首先需要确定粒子群的大小，即粒子的个数。
对于每个粒子，需要随机生成一个初始位置和速度。
可以使用Matlab中的rand函数来生成指定范围内的随机数。
问题优劣的指标，因此需要根据具体问题来确定。
对于更新个体最优位置，可以通过比较当前适应度值和历史最佳适应度值的大小，选择适应度更优的位置进行更新。
3. 根据全局最优位置调整粒子的速度和位置。
粒子的速度和位置的更新是通过以下公式实现的：V(i,j) = w * V(i,j) + c1 * rand() * (P(i,j) - X(i,j)) + c2 * rand() * (G(j) - X(i,j))X(i,j) = X(i,j) + V(i,j)其中，V(i,j)表示第i个粒子在第j个维度上的速度，X(i,j)表示第i个粒子在第j个维度上的位置，P(i,j)表示第i个粒子的历史最佳位置，G(j)表示全局最佳位置，w、c1和c2分别表示惯性权重、个体学习因子和社会学习因子。
mopso算法参数MOPSO算法参数MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）算法是一种多目标粒子群优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来解决多目标优化问题。
在使用MOPSO算法时，需要设置一些参数来指导算法的运行过程，以达到更好的优化效果。
1. 粒子数量（Particle Number）：粒子数量是指算法中参与搜索的粒子个数。
粒子数量的选择应根据问题的复杂度和计算资源进行合理的设定。
粒子数量过少可能导致搜索空间未被充分探索，粒子数量过多则可能增加计算负担。
2. 迭代次数（Iteration Number）：迭代次数是指算法运行的代数。
迭代次数越多，算法搜索的空间范围越大，但也会增加计算时间。
迭代次数的选择应综合考虑问题的复杂度和计算资源。
3. 粒子速度（Particle Velocity）：粒子速度决定了粒子在搜索空间中的移动步长和方向。
通过调整粒子速度的范围和变化规律，可以控制搜索过程的探索和局部优化能力。
4. 惯性权重（Inertia Weight）：惯性权重用于调节粒子速度的更新，影响粒子的全局搜索和局部搜索能力。
惯性权重越大，粒子在搜索空间中的移动越迅速，全局搜索能力增强；惯性权重越小，粒子在局部区域的搜索能力增强。
5. 个体学习因子（Cognitive Learning Factor）和社会学习因子（Social Learning Factor）：个体学习因子和社会学习因子用于计算粒子的速度更新值。
个体学习因子决定了粒子根据自身经验调整速度的程度，而社会学习因子决定了粒子根据邻域中优秀粒子的经验调整速度的程度。
6. 邻域大小（Neighborhood Size）：邻域大小定义了每个粒子周围的邻域，用于计算粒子的社会学习因子。
较大的邻域大小能够增加粒子之间的信息交流，促进全局搜索；较小的邻域大小则更侧重于局部搜索。
7. 外部存档容量（Archive Size）：外部存档容量用于存储搜索过程中的非支配解集合。
粒子群算法重要参数粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等集体行为，寻找最优解。
在使用粒子群算法时，需要设置一些重要的参数，这些参数会影响算法的收敛速度和搜索性能。
本文将介绍粒子群算法的重要参数及其作用。
1. 粒子数量（Number of Particles）粒子数量是指参与搜索的粒子个数。
粒子数量的选择直接影响算法的搜索范围和搜索速度。
一般来说，粒子数量越多，搜索范围越广，但同时也会增加算法的计算复杂度。
因此，选择合适的粒子数量是很重要的。
2. 迭代次数（Number of Iterations）迭代次数是指算法执行的次数。
每一次迭代中，粒子根据自身的速度和经验进行位置更新。
迭代次数的选择会影响算法的搜索精度和计算时间。
一般来说，迭代次数越多，算法收敛的可能性越大，但同时也会增加计算时间。
3. 速度权重参数（Inertia Weight）速度权重参数控制粒子速度的更新。
它的作用是平衡粒子的历史速度和当前速度对位置更新的影响。
较大的权重值能够增加粒子的探索能力，但可能导致粒子在搜索空间中震荡；较小的权重值能够增加粒子的局部搜索能力，但可能导致陷入局部最优解。
因此，选择合适的速度权重参数是很重要的。
4. 个体学习因子（Cognitive Learning Factor）个体学习因子用于调整粒子根据个体经验更新速度的权重。
它决定了粒子在搜索过程中对个体最优解的关注程度。
较大的个体学习因子能够增加粒子的全局搜索能力，但可能导致粒子在搜索空间中震荡；较小的个体学习因子能够增加粒子的局部搜索能力，但可能导致陷入局部最优解。
因此，选择合适的个体学习因子是很重要的。
5. 社会学习因子（Social Learning Factor）社会学习因子用于调整粒子根据群体经验更新速度的权重。
它决定了粒子在搜索过程中对群体最优解的关注程度。
粒子群算法原文及解释粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群、鱼群等动物社会行为的优化算法。
通过模拟鸟群、鱼群等动物群体中的个体行为，粒子群优化算法能够有效地求解各种优化问题。
本文将从算法原理、算法流程、参数设置、优化问题、实现方式、改进策略、应用领域和性能评价等方面对粒子群优化算法进行详细的介绍。
一、算法原理粒子群优化算法基于群体智能理论，通过模拟鸟群、鱼群等动物群体中的个体行为来寻找最优解。
每个个体被称为一个粒子，它通过跟踪其自身的最优位置和群体的最优位置来更新自己的速度和位置。
粒子的速度和位置更新公式如下：v[i][j] = w * v[i][j] + c1 * rand() * (pbest[i][j] - x[i][j]) + c2 * rand() * (gbest - x[i][j])x[i][j] = x[i][j] + v[i][j]其中，v[i][j]表示粒子i在第j维上的速度，x[i][j]表示粒子i 在第j维上的位置，pbest[i][j]表示粒子i的个体最优位置，gbest 表示全局最优位置，w表示惯性权重，c1和c2表示加速因子，rand()表示随机函数。
二、算法流程粒子群优化算法的基本流程如下：1. 初始化粒子群，随机生成粒子的初始位置和初始速度。
2. 计算每个粒子的适应度值，记录粒子的个体最优位置和全局最优位置。
3. 根据粒子的适应度值更新粒子的速度和位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件（如达到预设的最大迭代次数或全局最优解的变化小于预设阈值）。
三、参数设置粒子群优化算法的参数包括惯性权重w、加速因子c1和c2等。
这些参数对算法的性能和收敛速度有着重要的影响，需要根据具体问题进行调整和优化。
通常需要通过实验来找到合适的参数设置。
四、优化问题粒子群优化算法适用于求解连续的、离散的优化问题。
对于不同的优化问题，需要根据问题的特性和要求来设计合适的粒子和适应度函数。
粒子群优化方法（原创版3篇）目录（篇1）一、粒子群优化算法的概念和原理二、粒子群优化算法的参数设置三、粒子群优化算法的应用实例四、粒子群优化算法的优缺点正文（篇1）一、粒子群优化算法的概念和原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称 PSO）是一种基于群体搜索的优化算法，它建立在模拟鸟群社会的基础上。
在粒子群优化中，被称为粒子”（particle）的个体通过超维搜索空间流动。
粒子在搜索空间中的位置变化是以个体成功地超过其他个体的社会心理意向为基础的，因此，群中粒子的变化是受其邻近粒子（个体）的经验或知识影响。
二、粒子群优化算法的参数设置在应用粒子群优化算法时，需要设置以下几个关键参数：1.粒子群规模：粒子群规模是指优化过程中粒子的数量。
对种群规模要求不高，一般取 20-40 就可以达到很好的求解效果，不过对于比较难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到 100 或 200。
2.粒子的长度：粒子的长度由优化问题本身决定，就是问题解的长度。
粒子的范围由优化问题本身决定，每一维可以设定不同的范围。
3.惯性权重：惯性权重是粒子群优化算法中的一个重要参数，它影响了粒子在搜索空间中的移动方式。
惯性权重的取值范围为 0-1，当惯性权重接近 1 时，粒子移动方式更接近于粒子群优化算法的原始模型，当惯性权重接近 0 时，粒子移动方式更接近于随机搜索。
4.学习因子：学习因子是粒子群优化算法中另一个重要参数，它影响了粒子在搜索空间中的搜索方式。
学习因子的取值范围为 0-1，当学习因子接近 1 时，粒子搜索方式更偏向于全局搜索，当学习因子接近 0 时，粒子搜索方式更偏向于局部搜索。
三、粒子群优化算法的应用实例粒子群优化算法广泛应用于各种优化问题中，如函数优化、机器学习、信号处理、控制系统等。
下面以函数优化为例，介绍粒子群优化算法的应用过程。
假设我们要求解函数 f(x)=x^2-6x+5 的最小值，可以通过粒子群优化算法来实现。
一．粒子群优化算法综述1.6粒子群优化算法的参数设置1.6.1粒子群优化算法的参数设置—种群规模N种群规模N影响着算法的搜索能力和计算量：PSO对种群规模要求不高，一般取20-40就可以达到很好的求解效果，不过对于比较难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到100或200。
1.6.2粒子的长度D粒子的长度D由优化问题本身决定，就是问题解的长度。
粒子的范围R由优化问题本身决定，每一维可以设定不同的范围。
1.6.3最大速度Vmax决定粒子每一次的最大移动距离，制约着算法的探索和开发能力Vmax的每一维一般可以取相应维搜索空间的10%-20%，甚至100% ，也有研究使用将Vmax按照进化代数从大到小递减的设置方案。
1.6.4惯性权重控制着前一速度对当前速度的影响，用于平衡算法的探索和开发能力一般设置为从0.9线性递减到0.4，也有非线性递减的设置方案；可以采用模糊控制的方式设定，或者在[0.5, 1.0]之间随机取值；设为0.729的同时将c1和c2设1.49445，有利于算法的收敛。
1.6.5压缩因子限制粒子的飞行速度的，保证算法的有效收敛Clerc等人通过数学计算得到取值0.729，同时c1和c2设为2.05 。
1.6.6加速系数c1和c2加速系数c1和c2代表了粒子向自身极值pBest和全局极值gBest推进的加速权值。
c1和c2通常都等于2.0，代表着对两个引导方向的同等重视，也存在一些c1和c2不相等的设置，但其范围一般都在0和4之间。
研究对c1和c2的自适应调整方案对算法性能的增强有重要意义。
1.6.7终止条件终止条件决定算法运行的结束，由具体的应用和问题本身确定。
将最大循环数设定为500，1000，5000，或者最大的函数评估次数，等等。
也可以使用算法求解得到一个可接受的解作为终止条件，或者是当算法在很长一段迭代中没有得到任何改善，则可以终止算法。
1.6.8全局和局部PSO决定算法如何选择两种版本的粒子群优化算法—全局版PSO和局部版PSO，全局版本PSO速度快，不过有时会陷入局部最优；局部版本PSO收敛速度慢一点，不过不容易陷入局部最优。
基于粒子群优化算法的调度问题研究一、引言调度问题是一类重要的组合优化问题，在实际生产和运输等领域具有广泛的应用。
如何高效地对任务进行调度，以提高作业效率和资源利用率，一直是研究者关注的焦点。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界鸟群觅食行为的启发式优化算法，已被广泛应用于解决各类优化问题。
本文旨在探讨基于粒子群优化算法的调度问题研究，并分析其特点和优势。
二、粒子群优化算法概述粒子群优化算法是通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的协同行为，寻找问题的最优解。
算法的基本思想是：每个潜在解被看作是一个粒子，粒子通过不断调整自身的速度和位置来搜索最优解。
通过学习和交流，粒子们逐渐趋向全局最优解，从而实现优化目标。
三、基于粒子群优化算法的调度问题研究方法调度问题的核心是将任务分配给资源，并合理安排任务的执行顺序。
基于粒子群优化算法的调度问题研究方法通常包括以下步骤：1. 问题建模：将调度问题抽象成数学模型，明确问题的目标函数和约束条件。
例如，可以定义作业的加权延迟时间作为目标函数，同时考虑机器的可用性和资源约束。
2. 粒子初始化：随机生成一组初始粒子，每个粒子对应一个潜在解。
粒子的位置表示任务的分配情况，速度表示任务调度的优先级。
3. 适应度评估：计算每个粒子的适应度值，即目标函数在当前解的取值。
适应度值越小表示解越接近最优解。
4. 速度和位置更新：根据当前粒子的位置和速度，通过迭代更新粒子的速度和位置。
速度更新包括对自身历史最优解和全局最优解的引导，位置更新采用线性加权和约束处理。
5. 终止条件判断：设定终止条件，例如达到最大迭代次数或目标函数值足够小。
6. 结果分析：根据最终收敛的粒子群，得出调度问题的最优解。
对解的有效性进行评估和实验验证。
四、基于粒子群优化算法的调度问题研究应用案例基于粒子群优化算法的调度问题研究已经在多个领域获得了成功应用。
1. 生产调度问题：在制造业中，通过合理安排生产任务的执行顺序和资源的分配，可以最大限度地提高生产效率。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为模式来寻找最优解。
在PSO中，每个解被称为一个粒子，所有的粒子在解空间中飞行，通过不断更新粒子的速度和位置来寻找最优解。
下面是一个简单的粒子群优化算法求解函数最大值的示例代码：pythonimport numpy as np# 目标函数def func(x):return np.sin(5 * x) + np.cos(7 * x)# 粒子群优化算法参数设置num_particles = 100 # 粒子数量num_iterations = 100 # 迭代次数c1 = 2 # 认知因子c2 = 2 # 社会因子w = 0.9 # 惯性权重# 初始化粒子群particles = np.random.rand(num_particles, 1) # 粒子的位置velocities = np.zeros((num_particles, 1)) # 粒子的速度p_best = particles # 每个粒子的最优位置g_best = particles[np.argmax(p_best)] # 全局最优位置# 迭代优化for i in range(num_iterations):for j in range(num_particles):f = func(particles[j]) # 计算粒子适应度值if f > p_best[j]: # 如果找到更好的解，更新个体最优位置p_best[j] = fif max(p_best) > g_best: # 如果找到更好的全局最优位置，更新全局最优位置g_best = max(p_best)velocities = w * velocities + c1 * np.random.rand() * (p_best - particles) + c2 * np.random.rand() * (g_best - particles) # 更新粒子速度和位置particles = particles + velocities # 更新粒子位置print("全局最优位置：", g_best) # 输出全局最优位置和函数值在这个示例代码中，我们使用粒子群优化算法来求解一个简单的目标函数func(x) 的最大值。
粒子群参数1 粒子群参数的概述粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟自然群体行为来求解优化问题的算法，其中每个粒子表示一个潜在的解决方案。
粒子的运动受到自身的历史最优解和全局最优解的引导，通过不断地调整速度和位置来搜索最优解。
在实际应用中，粒子群算法的性能很大程度上取决于其参数的设置。
本文将详细介绍粒子群参数的相关知识。
2 粒子群参数的种类粒子群参数主要包括以下几个方面：2.1 粒子数目粒子数目是指在粒子群算法中采用的粒子个数，通常情况下，粒子数目越多，搜索范围越广，但是搜索速度会变慢。
相反，粒子数目越少，搜索速度会变快，但是可能会出现搜索不够全面的问题。
根据实际问题而定，一般建议选择100 ~ 200个粒子。
2.2 最大迭代次数最大迭代次数是指粒子群算法进行优化搜索的最大迭代次数。
一般情况下，最大迭代次数越多，算法所寻找到的最优解可能越优，但是搜索速度会慢下来，而且可能会出现局部最优的情况。
一般而言，最大迭代次数应该取决于搜索问题的复杂程度和计算资源的限制。
2.3 学习因子学习因子通常是指粒子的当前速度和历史速度之间的权重因子，它是影响粒子搜索性能的关键因素之一，根据实际应用而确定。
主要包括加速因子和减速因子。
其中加速因子c1又称为认知因子，影响粒子的行动方向与自身历史经验有关；减速因子c2又称为社会因子，影响粒子的行动方向与群体历史经验有关。
在实际应用中，一般将c1和c2取值设置为相同。
2.4 惯性权重惯性权重是指在粒子群算法中引入的一项惯性因素，它能够保持粒子的惯性，使其不至于过早陷入局部最优解。
惯性权重通常是一个变化值，随着迭代次数的增加而逐渐减小，使搜索过程越来越趋近全局最优解。
惯性权重的大小会影响算法的性能，通常建议将它设置为介于0.4 ~ 0.9之间。
3 粒子群参数的优化方法粒子群优化算法中的参数数目较多，不同的参数组合会产生不同的优化结果。
一．粒子群优化算法综述
1.6粒子群优化算法的参数设置
1.6.1粒子群优化算法的参数设置—种群规模N
种群规模N影响着算法的搜索能力和计算量：
PSO对种群规模要求不高，一般取20-40就可以达到很好的求解效果，不过对于比较难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到100或200。
1.6.2粒子的长度D
粒子的长度D由优化问题本身决定，就是问题解的长度。
粒子的范围R由优化问题本身决定，每一维可以设定不同的范围。
1.6.3最大速度Vmax决定粒子每一次的最大移动距离，制约着算法的探索和开发能力
Vmax的每一维一般可以取相应维搜索空间的10%-20%，甚至100% ，也有研究使用将Vmax按照进化代数从大到小递减的设置方案。
1.6.4惯性权重控制着前一速度对当前速度的影响，用于平衡算法的探索和开发能力
一般设置为从0.9线性递减到0.4，也有非线性递减的设置方案；
可以采用模糊控制的方式设定，或者在[0.5, 1.0]之间随机取值；
设为0.729的同时将c1和c2设1.49445，有利于算法的收敛。
1.6.5压缩因子限制粒子的飞行速度的，保证算法的有效收敛
Clerc等人通过数学计算得到取值0.729，同时c1和c2设为2.05 。
1.6.6加速系数c1和c2
加速系数c1和c2代表了粒子向自身极值pBest和全局极值gBest推进的加速权值。
c1和c2通常都等于2.0，代表着对两个引导方向的同等重视，也存在一些c1和c2不相等的设置，但其范围一般都在0和4之间。
研究对c1和c2的自适应调整方案对算法性能的增强有重要意义。
1.6.7终止条件
终止条件决定算法运行的结束，由具体的应用和问题本身确定。
将最大循环数设定为500，1000，5000，或者最大的函数评估次数，等等。
也可以使用算法
求解得到一个可接受的解作为终止条件，或者是当算法在很长一段迭代中没有得到任何改善，则可以终止算法。
1.6.8全局和局部PSO
决定算法如何选择两种版本的粒子群优化算法—全局版PSO和局部版PSO，全局版本PSO速度快，不过有时会陷入局部最优；局部版本PSO收敛速度慢一点，不过不容易陷入局部最优。
在实际应用中，可以根据具体问题选择具体的算法版本。
1.6.9同步和异步更新
同步和异步两种更新方式的区别在于对全局的gBest或者局部的lBest的更新方式：
在同步更新方式中，在每一代中，当所有粒子都采用当前的gBest进行速度和位置的更新之后才对粒子进行评估，更新各自的pBest，再选最好的pBest作为新的gBest。
在异步更新方式中，在每一代中，粒子采用当前的gBest进行速度和位置的更新，然后马上评估，更新自己的pBest，而且如果其pBest要优于当前的gBest，则立刻更新gBest，迅速将更好的gBest用于后面的粒子的更新过程中。
一般而言，异步更新的PSO具高效的信息传播能力，具有有更快的收敛速度。
