BAS与PSO结合的新算法

资 源 简 介

BAS与PSO结合的新算法

详 情 说 明

BAS（Beetle Antennae Search）和PSO（Particle Swarm Optimization）是两种经典的智能优化算法，结合它们可以发挥各自的优势，提升优化性能。BAS算法模拟甲虫触角感知机制，通过随机搜索逼近最优解，具有收敛速度快、参数少的优点；而PSO算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享实现全局优化。

将BAS与PSO结合，可以弥补单一算法的不足。例如，BAS在局部搜索方面表现良好，但容易陷入局部最优；而PSO在全局搜索上更具优势，但收敛速度较慢。新算法可以在PSO的全局搜索框架中嵌入BAS的局部精细搜索策略，使种群在迭代过程中既保持全局探索能力，又能快速逼近最优解。

在仿真实验中，这种混合算法适用于不同优化模型，如函数优化、神经网络训练、参数调优等。通过对比实验，可以验证其在高维复杂问题中的优化效果，尤其是在收敛精度和计算效率上的提升。未来的研究方向可以包括自适应参数调整、多策略融合及在大规模优化问题中的应用。