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粒子群优化算法是群体智能中一个新的分支。20世纪90年代中期,由Kennedy博士和Eberhart博士首先提出了一种模拟自然界生物群体的智能行为的计算模型——PSO算法,并把它创造性地应用于科研和工程中,成功的解决了一些实际问题。从此,它的实用价值逐渐被人们所认识。PSO算法是一种随机化搜索方法,主要特点是其群体搜索策略和群体中个体的信息交换,搜索不依赖于梯度信息,收敛速度快、鲁棒性好、通用性强,无可微性,嵌入优化问题的过程简单,不需对问题本身有深入的数学了解,尤其适于处理传统搜