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粒子群优化 (PSO) 是一种流行且广泛使用的优化算法，用于解决复杂问题。它以简单和易于实施而闻名。人工鸟在搜索空间中移动以找到最佳解决方案。尽管文献中提出了许多 PSO 算法，但 PSO 算法中尚未探索幸福和健康等概念。本文基于这一研究空白。幸福和健康粒子群优化 (HaHePSO) 算法是通过将幸福和健康概念纳入粒子群优化算法而创建的。HaHePSO 算法中的每个粒子都与幸福和健康变量相关联。PSO 算法中人工鸟的移动基于适应度值。在 HaHePSO 算法中，人工鸟的移动取决于幸福、健康和适应度值。在 PSO 算法中，人工鸟朝着局部最佳和全局最佳适应值的方向移动。这一思想在 HaHePSO 算法中得到了扩展，其中人工鸟朝着幸福感、健康和适应值的局部最佳和全局最佳方向移动。与 PSO 算法相比，本文提出的 HaHePSO 算法占用更多空间并需要额外计算。这是因为现在每个粒子都有与之相关的幸福感和健康变量，并且搜索空间中的移动由适应度、幸福感和健康值引导。
幸福与健康粒子群优化
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