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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;
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。
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。)
![阿斯蒂芬](https://github.com/TianZhendong/PSO-PID/blob/master/picture/%E5%9B%BE%E7%89%871.png)
![dfasdf](https://github.com/TianZhendong/PSO-PID/blob/master/picture/%E5%9B%BE%E7%89%871.png)
粒子群算法流程图:![liuchegntu](https://github.com/TianZhendong/PSO-PID/blob/master/picture/%E5%9B%BE%E7%89%872.png)
速度位置更新公式:![vandx](https://github.com/TianZhendong/PSO-PID/blob/master/picture/%E5%9B%BE%E7%89%873.png)

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