在pso算法中，优化问题是什么，局部优化解和全局优化解分别指什么，他们的物理模型是什么？ 如题 3 洲小楼 研究生 4 人赞同了该回答 粒子群算法最基本的原理就是一个粒子具有一个速度，然后每个粒子有各自的历史最优解，整个粒子群拥有一个最优解，每个粒子。
利用粒子群优化算法（PSO）解决双目标优化问题的matlab编程，重酬。具体的目标函数与约束条件，私下交流。 留下联系方式，或许我能帮到你
pso的优化求解 PSO算法被广泛应用于各种优化问题，并且已经成为优化领域中的一个有效算法。除了普通函数优化之外，还包括如下方面。混合整数非线性规划很多求解整数规划的算法是在采用实数域的算法进行优化后，再将结果取整作为整数规划的近似解。这种做法常常导致不满足约束或远离最优解。谭瑛提出一种在整数空间中直接进行进化计算的PSO算法。刘钊针对混合整数非线性规划中可行解产生代价较高的问题，建立了保证都是合法解的备用微粒库，并提出微粒迁移策略，帮助微粒跳出局部最优。噪声和动态环境动态系统的状态会经常改变，甚至可能会连续变化。许多实际系统都会涉及到动态环境。例如，由于顾客的优先级、意外的设备维护等导致的变化，调度系统中大多数计算时间都被用来进行重新调度。在实际应用中，这些系统状态的变化就需要经常进行重新优化。最初使用微粒群算法跟踪动态系统的工作由Carlisle提出，通过周期性地重置所有微粒的记忆来跟踪动态系统。Eberhart也采用类似想法；之后Hu提出一种自适应PSO算法，能够自动跟踪动态系统中的不同变化，并在抛物线benchmark函数上对不同的环境检测和响应技术进行了实验，其中使用的检测方法是监控种群中最优微粒的行为。后来Carlisle。
