新型粒子群算法理论与实践

粒子群算法是一个相对新的优化技术，它是通过模仿兽群、鸟群、鱼群等群体行为来进行搜索。它概念简单，控制参数少，易于实现，具有一定的并行性等特点，自提出以来便受到学术界广泛关注，大量的研究论文及成果不断出现，为古老的优化理论注入了新的生机和活力，推动了优化理论的发展。但是，由于粒子群算法是一种基于种群的随机搜索算法，在理论分析和应用研究等方面还处于初级阶段，有很多问题值得研究。本书针对这些问题，提出了相应的改进算法，对算法的性能进行了讨论和分析，并将改进算法用于实际问题。