粒子群算法属于哪一类？
粒子群算法属于计算智能的范畴，如果按照学科分的话当然是计算机学科。另外粒子群算法是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。——————————————————————————另外关于计算智能的相关介绍便可以了解计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法(也就是粒子群算法，翻译不同罢了)，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。
粒子群算法属于群智能算法，它是一种基于模拟鸟群或鱼群等生物群体行为的优化算法。在粒子群算法中，模拟了群体中个体之间的协同行为，并通过逐步迭代修正个体的位置和速度，以寻找最优解。