1. 简介

人工智能是计算机科学的一个大领域，它模拟计算机中的智能行为。在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。

J. Kennedy 和 R.Eberhart 在1995年提出的粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）变得非常流行，它是一种基于随机优化（Stochastic Optimization）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。该方法包括不断寻找最佳解，以每次迭代计算的一定速度移动粒子（在这种情况下表示为位置 (x，y)(x，y)(x，y)）。每个粒子的运动都有其自身的影响，最著名的位置也是空间搜索中最著名的位置。最终期望的结果是粒子群收敛到最优解。重要的是要提到粒子群算法不使用梯度下降，所以它可以用于非线性问题，只要它不要求问题必须是可微的。

C++/Python代码可参考该仓库。

2. 涌现复杂性

涌现复杂性（Emergent Complexity）是一种现象，描述了大群体的各个组成部分如何以相同但更简单的规则一起工作，以创建多样而复杂的系统。有一些自然的复杂行为可以作为涌现的例子。例如，蚂蚁本能地相互交流，以建立一个活的桥梁，在寻找食物来源时最小化交换距离（Video）。鸟类相互跟随，形成更大的群体，这增加了它们发现捕食者和食物来源的可能性。不像通常的复杂性（complexity）概念，它不一定有用，自然复杂性（natural complexity）是一百万年自然选择过程的结果，在这个过程中，能源的使用是增加生存机会的最重要因素。因此，如果同一个问题有两个解决方案，更简单、需要更少能量的方法将因自然选择而存在。这就是为什么大自然建议的解决方案会很简单，但仍然能有效地尽可能减少动物的能量消耗。因此，科学家们分别观察了一群欧椋鸟（starlings，八哥

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【优化算法】粒子群优化算法简介

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1. 简介

2. 涌现复杂性

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