粒子群优化算法中的维度
Dimension in particle swarm optimization algorithm
在particle swarm optimization algorithm中，维度到底是什么意思。是搜索中的粒子数（种群大小）space？还是每个粒子的坐标？
这是您搜索的维度space。为了更好地理解此检查代码行：
Update the particle's velocity: vi,d ← ω vi,d + φp rp (pi,d-xi,d) + φg rg (gd-xi,d)
因此，每个粒子的速度有 d 个分量。
编辑：看这篇文章的摘录：
It solves a problem by having a population of candidate solutions, here dubbed particles, and moving these particles around in the search-space according to simple mathematical formulae over the particle's position and velocity.
因此，搜索的维数-space是粒子中的成分数。
xij表示第i个粒子取自j维搜索space。如果粒子数受n限制，搜索维数space受m限制，则i小于等于n，j小于等于m。所以维数就是粒子位置的坐标。速度分量的数量将与粒子的坐标数量相同。在像
这样的数学问题中
最小化 x2 – 5x + 20，总是 j = 1
在particle swarm optimization algorithm中，维度到底是什么意思。是搜索中的粒子数（种群大小）space？还是每个粒子的坐标？
这是您搜索的维度space。为了更好地理解此检查代码行：
Update the particle's velocity: vi,d ← ω vi,d + φp rp (pi,d-xi,d) + φg rg (gd-xi,d)
因此，每个粒子的速度有 d 个分量。
编辑：看这篇文章的摘录：
It solves a problem by having a population of candidate solutions, here dubbed particles, and moving these particles around in the search-space according to simple mathematical formulae over the particle's position and velocity.
因此，搜索的维数-space是粒子中的成分数。
xij表示第i个粒子取自j维搜索space。如果粒子数受n限制，搜索维数space受m限制，则i小于等于n，j小于等于m。所以维数就是粒子位置的坐标。速度分量的数量将与粒子的坐标数量相同。在像
这样的数学问题中
最小化 x2 – 5x + 20，总是 j = 1