spo算法，粒子群算法中维数d怎么确定
spo算法？
是指粒子群优化算法，又称粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种根据群体协作的随机搜索算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
它是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种根据群体协作的随机搜索算法。一般觉得它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS)。粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。
粒子群算法中维数是指矩阵的维数吗？群体个数又是什么？指矩阵的行数还是全部的个数？
我先声明一下，你所说的矩阵一定是编程中的种群位置矩阵吧，其实就是常说的该矩阵每一行就是一个粒子，有多少列，处理对象就有多少维。
我给你打个比方吧，请看下方具体内容方程：f((x1,x2,x3))=(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2求在((1,2)(4,5)(6,7))三维空间内的小值。在PSO中，优化算法就是用来找这个方程的小值的。第一，针对本问题，粒子群的每个个体的维度就确定了，一定是三维，为什么呢？就是因为优化对象，其实就是常说的这个方程是三维的。其次，种群个数吗，你可以自己取，这与优化对象的复杂程度（即维度），优化空间的大小等都拥有关，针对上面的对象，我会取10个粒子就够了。后，你说的是对的。该矩阵行数就是总粒子数。老兄，给点分，这么少，太小气了0.5um的粒子有什么？
0.5um的粒子有常见粒子（0.1um～0.5um）、超微粒子（＜0.1um）和宏粒子（＞5.0um）。洁净度等级标准ISO14644按照悬浮粒子浓度这个唯一指标来划分洁净室（区）及有关受控环境中空气洁净度的等级，并且仅考虑粒径限值（低限）0.1um～0.5um范围内累计分布的粒子群。
粒子群算法中的适应度？
它的适应度就是指目标函数的值。大多数情况下来说，目票函数的选择由详细问题来决定，假设是背包问题，适应度即放入包中物体的总价格。 初始粒子位置和速度的位置大多数情况下随机出现。但是，在某些领域，假设已有其他的算法可以出现可行解，可以用这个可行解来初始化，这样更容易得到优的解
粒子群算法的优点？
第一，算法规则简单，容易达到，在工程应用中比较广；
第二，收敛速度快，且有不少措施可以不要陷入局部优；
第三，可调参数少，并且针对参数的选择已经有成熟的理论研究成果，见Eberhart的论文。
混沌粒子怎么弄？
步骤S1：初始化种群，采取双种群，对一半种群进行随机生成，另一半种群进行混沌logistic出现；
步骤S2：按照设定的目标函数，计算每个粒子的适应度值，并随机生成粒子的速度；
步骤S3：保存每个粒子的个体优值，并更新粒子群的全局优值；
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