自适应粒子算法
  自适应粒子算法(Adaptive Particle Swarm Optimization)是一种基于体智能的优化算法。它是由Eberhart和Kennedy提出的一种优化算法，该算法模拟的是鸟或鱼等动物体在生存和繁衍过程中的体行为，通过不断的迭代更新每个粒子的位置和速度，从而优化目标函数。
  自适应粒子算法有以下几个特点：
  1. 适应性：与传统的粒子算法相比，自适应粒子算法具有更强的适应能力和更好的局部搜索能力。
  2. 体智能：自适应粒子算法模拟了动物体的行为，利用体智能实现全局最优解的搜索。
  3. 自适应参数：自适应粒子算法采用了自适应参数的方法，可以根据目标函数的变化来自适应地调整参数，从而提高算法的搜索效率和优化精度。
  4. 并行计算：自适应粒子算法可以通过并行计算来加速搜索过程，提高算法的效率和性能。
adaptive
  总之，自适应粒子算法是一种具有很高适应性和体智能的优化算法，其自适应参数和并行计算等特点也让它逐渐成为了优化领域的研究热点。

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