粒子群算法是由肯尼迪（Kennedy）与埃伯哈特（Eberhart）于1995年提出的，其灵感来源于对鸟类族群觅食行为的研究。该算法的核心理念是将每个粒子视为一个独立的个体，赋予其记忆性和交互能力，从而能够在群体中寻找最优解决方案。
原理
粒子群算法的基本原理是模拟自然界中鸟群或鱼群的行为模式。在这种模式下，每个粒子都具备一定的智能，能够根据历史经验和当前状态自主地调整其搜索方向。这种算法的特点在于，粒子不仅受到自身演化的限制，还能通过与其他粒子的交互学习和适应环境的变化，实现全局最优解的探索。
应用
粒子群算法广泛应用于优化问题求解领域，如函数优化、路径规划等。它的特点是并行处理能力和自适应性，使其在解决复杂问题时表现出色。
特点
- 随机初始化：粒子群算法首先随机初始化一组粒子的位置和速度，以便开始搜索。
- 社交学习：粒子之间会相互影响，通过比较彼此的经验和位置来更新自己的状态。
- 记忆机制：每个粒子都会记录其历史最优位置，用于指导未来的搜索。
- 全局最优：整个粒子群的目标是找到全局最优解，而不是局部最优解。