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粒子群算法

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粒子群算法（也稱粒子群優化算法），模擬鳥群隨機搜索食物的行為。粒子群算法中，每個優化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥，叫做“粒子”。所有的粒子都有一個由被優化的函數決定的適應值（fitness value），每個粒子還有一個速度決定它們“飛行”的方向和距離。

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粒子群算法簡介

　　粒子群算法初始化為一群隨機的粒子（隨機解），然后根據迭代找到最優解。每一次迭代中，粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己：第1個是粒子本身所找到的最優解，這個稱為個體極值；第2個是整個種群目前找到的最優解，這個稱為全局極值。也可以不用整個種群，而是用其中的一部分作為粒子的鄰居，稱為局部極值。

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粒子群算法知識

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粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）屬于進化算法的一種，和模擬退火算法相似，它也是從隨機解出發，通過迭代尋找最優解。

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matlab-粒子群算法優化simulink中的pid參數詳解

PSO（粒子群算法）在處理連續問題上有著較強的能力，因此很適合用來做參數優化，而PID控制器由三個參數組成，它們分別是：Kp 、Ki 、Kd 。

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