粒子群优化算法演示(PSO)

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粒子群优化算法演示(PSO)

详 情 说 明

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟类群觅食行为的观察。算法的核心思想是通过一群粒子在解空间中的协同搜索来寻找最优解。

每个粒子在搜索过程中会记住自己的个体最优位置，同时也会感知群体中的全局最优位置。粒子的移动速度由三个因素决定：惯性保持当前速度的趋势、向个体最优位置靠近的认知部分、以及向全局最优位置靠近的社会部分。

算法实现时主要涉及以下几个关键参数：群体规模、惯性权重、认知系数和社会系数。这些参数的选择会直接影响算法的收敛速度和搜索能力。典型的调整策略包括线性递减惯性权重、动态调整学习因子等。

PSO算法特别适合处理连续空间的优化问题，在函数优化、神经网络训练、控制系统设计等领域都有成功应用。相比于其他优化算法，PSO实现简单，收敛速度快，且不需要梯度信息。