粒子群算法

资 源 简 介

粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的集体行为。它通过模拟群体中个体之间的信息共享和协作来寻找最优解。

在MATLAB实现中，通常会包含三个核心文件：主程序文件、适应度函数文件和粒子群算法核心实现文件。主程序负责参数初始化、算法调用和结果显示；适应度函数定义优化目标；核心实现文件包含粒子位置更新、速度更新和最优解评估等关键逻辑。

该算法通过以下机制工作：每个粒子代表解空间中的一个潜在解，具有位置和速度属性。粒子通过跟踪个体历史最优解和群体历史最优解来调整自己的运动方向。在每次迭代中，粒子会根据这两个最优解以及惯性因子来更新自己的速度和位置，逐步向全局最优解靠近。

MATLAB非常适合实现粒子群算法，因为其矩阵运算能力可以高效处理大量粒子的并行计算。典型的实现会包含粒子初始化、适应度评估、速度和位置更新、最优解记录等核心模块。算法终止条件可以是达到最大迭代次数或找到满足精度要求的解。