微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt

运输成本、货损成本、时间成本等的配送成本最小化和以模糊时间窗进行量化的客户满意度最大化的多目标优化模型，采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题。-A multi-objective optimization model to minimize the cost of transport and distribution costs, damage costs, costs of time and to quantify fuzzy time window to maximize custo