本书从算法背景, 算法理论、算法求解单目标和多目标问题等方面介绍了粒子群优化算法。算法理论上: 首先分析了粒子群优化算法的各种数学模型, 依据标准粒子群算法模型, 分析总结了粒子群优化算法的早熟收敛及算法Gbest模型、Pbest模型以及标准模型粒子群算法模型的算法特性; 其次利用稳定性理论, 将粒子群算法作为动态时变系统, 分析了算法的稳定性, 并且设计了数据试验, 验证了稳定性理论的正确性; 再次依据随机系统中马尔科夫链的理论, 分析了标准粒子群优化算法的马尔科夫特性, 讨论了PSO算法的惯性权重、加速度因子对算法的影响, 分析了算法的收敛性。最后, 总结了标准PSO的采样分布和粒子轨迹。并列题名：Particle swarm optimizer and multi-object optimization eng

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