ieee計算智慧型協會（ieee computational intelligence society）自2023年起，每年舉辦一次群體智慧型（ieee swarm intelintelligence symposium）會議，而pso是會議的重要主題之一。
頂級雜誌：ieee transaction on evoluationary computation、evolutionary computation、natural computation。
應用研究方向：
1.函式優化問題：包括無約束的函式優化、帶約束的函式優化問題、多目標函式優化、在雜訊和動態環境下優化問題、高維函式優化、路徑優化問題等。經典的pso演算法主要用於求解連續空間的優化問題，對離散空間的優化問題的求解主要有兩種方法：
a)通過修正的pso的速度和位置更新公式，或對問題進行變形。kennedy等首次提出了離散二值pso，其粒子編碼採用二進位制的方式，通過sigmoid函式將速度約束[0,1]區間；
b)直接將連續粒子群演算法應用離散情況。salman等利用連續pso解決分布式計算機任務分配問題。
2.電力系統優化問題；
3.資訊處理和模式識別：pso用於影象資訊的處理，如多閾值的影象分割、影象邊緣檢測、影象的合成、生物醫學影象配準、影象特徵提取；
4.潛力應用：生產車間作業排程、神經網路優化、時間序列**、任務指派、機械人路徑規劃、經濟決策、結構優化設計、網路擁塞控制等。
例項：粒子群演算法實現一元函式求最小值
粒子群優化演算法 粒子群演算法
粒子群演算法 particle swarm optimization，pso 屬於進化演算法的一種，該演算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發，進而利用群體智慧型建立的乙個簡化模型。粒子群演算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對資訊的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有...
粒子群演算法
如前所述，pso模擬鳥群的捕食行為。設想這樣乙個場景 一群鳥在隨機搜尋食物。在這個區域裡只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那裡。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼呢。最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。pso從這種模型中得到啟示並用於解決優化問題。ps...
粒子群演算法
一 粒子群演算法的歷史 粒子群演算法源於複雜適應系統 complex adaptive system,cas cas理論於1994年正式提出，cas中的成員稱為主體。比如研究鳥群系統，每個鳥在這個系統中就稱為主體。主體有適應性，它能夠與環境及其他的主體進行交流，並且根據交流的過程 學習 或 積累經驗...