粒子群优化

资 源 简 介

粒子群优化

详 情 说 明

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种启发式优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为。该算法通过模拟群体中个体的协作与信息共享来寻找最优解，广泛应用于函数优化、参数调优和工程设计等领域。

PSO算法的核心思想是通过一组“粒子”在解空间中移动，每个粒子根据自身的历史最佳位置和群体的历史最佳位置不断调整速度和位置。这种策略使得粒子能够快速收敛到全局最优解或近似最优解，尤其在处理多维、非线性问题时表现出色。

在实践应用中，PSO可以用于机器学习模型的超参数优化、神经网络训练，甚至工程结构设计中的参数搜索。相比传统的梯度下降法，PSO对初始值不敏感，且能够避免陷入局部最优。

粒子群优化的主要优势在于实现简单、收敛速度快，并且适合并行计算。如果结合适当的改进策略（如惯性权重调整或拓扑结构优化），PSO还能进一步提升搜索效率和精度。