标准pso算法（pso算法python）-南京晰视电子——松下安防监控产品代理、三星安防监控产品代理、博世报警代理、亚安代理、安讯士代理、Computar镜头代理、HID门禁系统代理

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式中：xid是粒子；c1，c2是学习因子；w是惯性因子，是粒子速度保持更新之前粒子速度的能力；pid是目前单个粒子最优位置；pgd是整个粒子群目前得到的最优位置；rand是0～1之间的随机数。

Krink通过解决微粒间的冲突和聚集来增强种群多样性，提出一种空间扩展PSO算法(Spatial ExtensionPSO，SEPSO)；但是SEPSO算法的参数比较难以调节，为此Monson提出一种自适应调节参数的方法。

微粒群算法中比较重要的几个参数为：惯性权重ω（或压缩因子χ）、学习因子c1和c速度限制Vmax、位置限制Xmax、种群大小和初始种群。

粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法，一开始所有的鸟都不知道食物在哪里，它们通过找到离食物最近的鸟的周围，再去寻找食物，这样不断的追踪，大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加了。

粒子群算法（也称粒子群优化算法（particle swarm optimization， PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization），又称鸟群觅食算法，是由数学家J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发出的一种新的进化算法。它是从随机解开始触发，通过迭代寻找出其中的最优解。

粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm， EA）。

粒子群算法原理如下：粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。

粒子群算法初始化为一群随机的粒子（随机解），然后根据迭代找到最优解。

在粒子群算法中，每个优化问题的解被看作搜索空间的一只鸟，即“粒子”。

粒子群算法流程图如下：以Ras函数（Rastrigins Function）为目标函数，求其在x1，x2∈[-5，5]上的最小值。

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