Если я правильно понял ваш вопрос, ответ - да. Как мы знаем, основные уравнения PSO:
![eq](https://latex.codecogs.com/gif.latex?v_%7Bk+1%7D%20%3D%20wv_k%20+c_1r_1%20%28p_%7Bbest_k%7D-x_k%29%20+%20c_2r_2%20%28g_%7Bbest%7D%20-%20x_k%29%20%5Ctag%7B1%7D)
![eq2](https://latex.codecogs.com/gif.latex?x_%7Bk+1%7D%20%3D%20x_%7Bk%7D%20+%20v_%7Bk%7D%20%5Ctag%7B2%7D)
Где x и v - положение и скорость, w, c1 и c2 - константы, а r1 и r2 - два случайных числа. Таким образом, алгоритм PSO выглядит следующим образом:
- Начните свое население
- Установить константы (w, c1 и c2)
- Проверка критерия остановки или сходимости
- Получить случайные числа r1 и r2
- Обновление Gbest и Pbest
- Обновление v и x
- Возврат к 3
Пока Pbest хранит лучшую позицию для частицы k, а Gbest хранит лучшую позицию для всех частиц. Он используется, чтобы все частицы указывали на глобальный максимум / мин. Это также зависит от топологии:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/hcdvC.png)
Если вы используете глобальную топологию, легче застрять в локальной системе мин / макс. С другой стороны, ваш алгоритм может сходиться быстрее. Итак, это зависит от вашей проблемы, и вам нужно проверить.