上QQ阅读APP看本书，新人免费读10天
设备和账号都新为新人
1.2.2 算法流程
粒子群算法运行的具体流程如下。
步骤1：初始化粒子群，随机产生n个位置为xi=（xi1，xi2，…，xiD），速度为Vi=（vi1，vi2，…，viD）的粒子个体，初始化个体极值pbest和全局最优值gbest，并设置最大迭代次数T。
其中，pbest是每个粒子在迭代过程中找到的最优粒子，被称为个体极值；gbest是种群个体在迭代过程中找到的最优粒子，被称为全局极值。
步骤2：计算粒子的适应度值，并与当前pbest比较，如果较好，则替换pbest。
步骤3：对每个粒子，用它的适应度值和全局极值gbest比较，如果较好，则替换gbest。
步骤4：根据式（1-1）、式（1-2）更新每个粒子的速度和位置。
其中，ω为惯性因子，其值为非负。其值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；其值较小，全局寻优能力弱，局部寻优能力强。c1、c2为学习因子，也称为加速度常数，取［0，2］之间的随机数。
步骤5：比较当前迭代次数t是否在最大迭代次数范围内，若t＜T，返回步骤2。
步骤6：确定最终最优值并输出。