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7.3粒子群算法粒子群算法是在鸟群、鱼群和人类社会的行为规律的启发下提出的，来源于对简化社会模型的模拟。7.3.1粒子群算法的提出与发展11986年，生物学家C.W.Reynolds设计了一个有趣的人工生命系统Boid模型，用来模拟鸟群聚集飞行的行为，并通过一系列的仿真试验再现了鸟群的飞行、聚集、散开、再聚集的行为，与现实中的鸟群具有同样的行为特征。Eberhart和Kennedy对模型进行了修正，改其基本思想为：一方面，希望个体具有个性化，即鸟类模型中的鸟不互相碰撞，停留在鸟群中；另一方面又希望知道其他个体已经
找到的好解并向它们学习，即社会性；当粒子的个性和社会性之间寻求到一种平衡时，则可实现优化过程中开发和探测之间的有效平衡。1995年，Kennedy和Eberhart在IEEE国际神经网络学术会议上正式发表了题为Particleswarmoptimization(PSO)的文章，标志着粒子群优化计算的诞生。27.3.1粒子群算法的提出与发展
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