TianZhendong
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README.md
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粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子有两个属性：位置和速度； |
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粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子有两个属性：位置和速度； |
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每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，通过适应度函数确定适应值来评价当前位置的好坏，并记录最优解。 |
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每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，通过适应度函数确定适应值来评价当前位置的好坏，并记录最优解。 |
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粒子根据局部最优解和当前全局最优解来调整自己的速度和位置。（个体历史最优位置和群体的历史最优位置相当于产生了两个力，结合粒子本身的惯性共同影响粒子的运动状态，由此来更新粒子的位置和速度。） |
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粒子根据局部最优解和当前全局最优解来调整自己的速度和位置。（个体历史最优位置和群体的历史最优位置相当于产生了两个力，结合粒子本身的惯性共同影响粒子的运动状态，由此来更新粒子的位置和速度。） |
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![阿斯蒂芬]（https://github.com/TianZhendong/PSO-PID/blob/master/picture/%E5%9B%BE%E7%89%871.png） |
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