要调整Particle swarm optimization (PSO)的参数，有两种离线和在线方法。在离线方式中，meta-optimization用于通过使用另一个重叠优化器来调整PSO的参数。在线方式中，有两种技术，自适应，＆＃34;包括将一些或所有优化器行为参数添加到搜索空间，从而使它们与手头的问题一起进行优化。 。另一种技术是Meta-Adaptation，＆＃34;其中一个重叠的优化器试图在优化问题期间以在线方式调整另一个优化器的参数。＆＃34;
＆＃34;元优化的概念。黑盒优化器以离线方式用作覆盖元优化器，用于查找另一优化方法的良好行为参数，而后者又用于优化一个或多个实际问题。＆＃34;
在标准PSO中，使用均匀随机数初始化粒子，并使用更新方程更新这些粒子。根据目标函数的最佳值选择最佳解决方案。
在我的工作中。我有两个数据集，训练和理论数据集，我需要使用训练数据而不是随机数来初始化粒子。
在这种情况下，如何使用训练和理论数据集调整PSO的参数。
另外，我有一个问题，就是我在PSO的初始步骤中获得了最好的成本，并且在初始步骤中没有参数或更新方程式。
是否可以使用机器学习方法调整参数？我该怎么做？