我还是不懂粒子群算法中的粒子到底代表什么?

粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionaryAlgorithm-EA）。

粒子群算法（也称粒子群优化算法（particleswarmoptimization，PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，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（EvolutionaryAlgorithm，EA）。

粒子群算法原理如下：粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，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。

粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息***享来寻找最优解。

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization），又称鸟群觅食算法，是由数学家J.Kennedy和R.C.Eberhart等开发出的一种新的进化算法。它是从随机解开始触发，通过迭代寻找出其中的最优解。