微粒群算法标准PSO的算法流程如下
微粒群算法标准PSO的执行流程分为以下几个步骤：
首先，初始化一个包含m个微粒的群体，每个微粒都具有随机生成的位置和速度，这是算法的基础群体。
接下来，评估每个微粒的适应度，这是衡量其在解空间中性能的关键步骤，决定了其在算法中的优劣。
然后，对于每个微粒，将其适应值与它之前找到的最优位置进行比较。如果当前位置的适应度更好，这个位置将被更新为新的。
接着，再次对每个微粒进行全局比较，如果它的适应值优于全局最优位置，那么的位置将被更新，以反映整个群体的最优状态。
算法的核心部分是微粒的移动过程，依据方程⑴，调整每个微粒的速度和位置。速度的改变基于其当前位置、最佳个体位置以及全局最佳位置，这使得微粒能够持续搜索更优解。
整个流程将持续进行，直到达到预设的结束条件，通常包括达到某个满意的适应值或者达到预设的最大迭代次数Gmax。只有当这些条件满足，算法才会停止。
扩展资料
微粒群算法，又称粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群符合M. M. Millonas在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(particle)”是一个折衷的选择，因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的，同时也需要描述它的速度和加速状态。