按照James Kennedy & Russell Eberhart (1995)的版本，算法过程如下：
[x*] = PSO() P = Particle_Initialization(); For i=1 to it_max For each particle p in P do fp = f(p); If fp is better than f(pBest) pBest = p; end end gBest = best p in P; For each particle p in P do v = v + c1*rand*(pBest – p) + c2*rand*(gBest – p); p = p + v; end end
【NOTE】
pbest是个体在移动过程中的历史最佳位置；
gbest是全局最佳位置；
c1表示自我认知系数，c2为社会认知系数，rand是[0,1]之间的随机数。
C++实现代码：https://github.com/wxiaoli/PSO
原文：http://www.cnblogs.com/wxiaoli/p/5557797.html