13种常用粒子群算法

资 源 简 介

13种常用粒子群算法

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，其灵感来源于鸟群觅食行为。它通过模拟个体之间的信息共享和协作来寻找最优解，被广泛用于函数优化、神经网络训练等领域。

13种常用粒子群算法通常包括标准PSO及其多种改进版本，每种变体针对不同场景优化了收敛速度、精度或稳定性。常见改进方向包括：

惯性权重调整：动态调整粒子速度的惯性系数以平衡全局和局部搜索 拓扑结构改进：如全局版PSO、局部版PSO等不同邻居交互方式 混合策略：结合遗传算法、模拟退火等其他优化算法的特性 参数自适应：根据迭代进度自动调整学习因子等关键参数

优质实现应具备模块化设计，核心逻辑如粒子位置更新、适应度计算等函数相互独立。典型可扩展点包括自定义适应度函数、停止条件以及可视化迭代过程。代码可读性体现在清晰的变量命名、必要的注释以及避免过度工程化。

实际应用时需注意：初始化粒子分布影响全局搜索能力，速度 clamping 防止发散，以及通过多次运行避免早熟收敛。这些算法适用于连续空间优化问题，当需要处理离散问题时可能需要特殊编码方式。