synergies PSO algorithm, for the cluster of structural optimization. Synergy PSO...

资 源 简 介

synergies PSO algorithm, for the cluster of structural optimization. Synergy PSO...

详 情 说 明

协同微粒群算法是针对高维优化问题改进的群体智能算法，由南非学者Frans van den Bergh提出。该算法在原子簇结构优化等领域展现出显著优势。

传统微粒群算法在解决高维问题时容易陷入局部最优，而协同微粒群算法通过以下机制提升性能：首先采用多子群协同搜索策略，不同子群独立探索解空间的不同维度；其次引入动态信息交换机制，使子群间能够共享关键优化信息；最后通过维度分组降低计算复杂度。这种分而治之的思想特别适合原子簇结构优化这类高维非线性问题。

实际应用表明，该算法在保持种群多样性的同时，能更快收敛到全局最优解。其核心优势在于将高维问题分解为多个低维子问题，通过协同机制保证整体优化效果，相比基本PSO算法具有更好的鲁棒性和收敛速度。