粒子群算法，也称粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。
创新互联主要从事做网站、网站建设、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务罗甸,十余年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:028-86922220
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 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。
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。
回答：PC Lint被称为C / c++的PC - Lint / FlexeLint。它是由GIMPEL软件开发的C / c++静态代码检测工具，由许多大型软件公司的程序员使用。
目前主流的静态分析工具有Klocwork，Coverity， TestBad...因为他们的出发点不同，所以各有特点，在国内的发展情况也不一样。
Code Dx是一款商业静态代码分析工具，支持C、C++、Java、.NET等多种代码分析。Code Dx既可以通过Web进行操作，又可以以eclipse的插件形式使用。
1、还是上一节的实验， 。现在我们将maxV的值有5修改为50，即maxV=50，其他参数不变。参数如下 此时得到的最优位值的适应度函数值为0.25571，可以看出与maxV=5相比，结果差了很多而且小鸟们聚集的范围更大了。
2、c1和c2代表将每个粒子推向pbest和gbest位置的统计加速项的权值。较低的值允许粒子在被拉回之前可以在目标区域外徘徊，较高的值导致粒子突然地冲向或越过目标区域。
3、采用SIMULINK的仿真工具对PID参数优化系统进行仿真，得出系统的响应曲线。从中发现它的性能指标，都比原来有了很大的改进。因此，采用粒子群算法的优越性是显而易见的。
4、当位置或者速度超出初始化限制时，将其拉回靠近的边界处）。当然，你不用担心他会停住不动，因为每个粒子还有惯性和其他两个参数的影响。粒子群算法求平方和函数最小值，由于没有特意指定函数自变量量纲，不进行数据归一化。
