初始化粒子群

粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法，它通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在初始化阶段，我们需要设置一些参数，如粒子数量、搜索空间大小、惯性权重、学习因子等。每个粒子都有一个位置和速度，它们会在搜索空间中随机移动。在每一代迭代中，粒子会根据其自身经验和其他粒子的经验来更新自己的位置和速度。最终，算法会收敛到一个局部最优解或全局最优解。粒子群优化算法具有简单易实现、收敛速度快等优点，被广泛应用于各种优化问题中。