PSO算法关键参数及其在路径规划中的应用研究 PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心思想是通过模拟鸟群或鱼群等群体的行为来寻找最优解。该算法已经被广泛应用于路径规划、机器学习、神经网络等领域。本文将重点介绍PSO算法的关键参数以及其在路径规划中的应用研究。 一、PSO算法关键参数 1.1 群体规模 群体规模是PSO算法中最基本的参数之一，它决定了参与优化的个体数量。群体规模越大，算法的搜索能力越强，但同时也会增加计算复杂度和收敛速度。 1.2 惯性权重 惯性权重是PSO算法中控制粒子运

PSO算法的应用与发展 PSO算法是一种优化算法，它源于对鸟群行为的模拟，通过模拟鸟群寻找食物的行为，来寻找最优解。PSO算法被广泛应用于机器学习、数据挖掘、神经网络等领域，并在实践中取得了良好的效果。本文将介绍PSO算法的应用和发展。 1. PSO算法的基本原理 PSO算法的基本原理是模拟鸟群寻找食物的行为，通过优化粒子的位置和速度，来寻找最优解。每个粒子都有一个位置和速度，根据自身的最优解和全局最优解来更新自己的位置和速度，直到找到最优解。 2. PSO算法在机器学习中的应用 PSO算法在