动态粒子群算法

资 源 简 介

动态粒子群算法

详 情 说 明

动态粒子群算法（Dynamic Particle Swarm Optimization，DPSO）是传统粒子群算法（PSO）的改进版本，主要解决原算法在迭代后期收敛速度下降、易陷入局部最优等问题。其核心思想是通过引入动态调整机制，使算法在探索和开发之间取得更好的平衡。

该算法通过两种典型策略实现动态特性：一是惯性权重动态调整，初期采用较大值增强全局搜索能力，后期逐步减小以提高局部精度；二是学习因子自适应变化，根据粒子分布密度实时调整社会认知和个体认知的权重比例。此外，部分变种还会动态增减种群规模，或在收敛停滞时重置部分粒子位置。

相比标准PSO，动态版本在解决高维非线性问题时表现出更强的鲁棒性，特别适用于参数空间存在多个极值的复杂优化场景，如神经网络训练、工程参数优化等领域。其自适应特性减少了人工调参的工作量，但同时也增加了算法复杂度，需要权衡收敛速度与计算成本。