1、粒子群优化算法来源
粒子群优化算法是20世纪90年代南Kennedv提出的一种以群体智能为基础的新型水库优化调度方法它的来源是鸟群的群体效应。鸟群在飞行时经常改变方向，虽然存在偶然性。可是研究人员发现鸟儿一直都保持一个统一的队形。相邻个体之间都保持一定距离。当有鸟发现食物时。它们会通过一种特殊的方式进行消息传递正是这种群体中的信息共享积极推动了整个群体的良性演化。
2、粒子群优化算法的原理
受到鸟群集体效应的启发。研究者将此种方法引入到水电站水库优化调度中来。在对水库进行优化时，把每一个影响点都看做N维空间中的“粒子”。每～个“粒子”都有特定的轨迹以及目标函数，将所有的“粒子”都拟合完毕后。输入算法，在所有的轨迹中寻找最佳轨道。也就是“食物”。
3、粒子群优化算法的基本步骤
第一步、明确整个群体的总数目N.第二步、设计每一个“粒子”的目标函数以及运动方向。设置速度位置。第步、依据目标函数计算每个“粒子”的运动轨迹第四步、将所有的运动轨迹进行比对。选择最佳的运动轨迹。
