粒子群优化算法原理是什么？粒子群优化算法的优缺点有哪些？

粒子群优化算法原理

粒子群优化算法原理是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的。

粒子群优化算法的优缺点

粒子群优化算法的优点：PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现，并且没有许多参数需要调整。

粒子群优化算法的缺点：在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。

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