Made with C language on the particle swarm process and code, look forward to fur...

资 源 简 介

Made with C language on the particle swarm process and code, look forward to fur...

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，模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制。在C语言中实现该算法时，主要通过以下核心流程展开：

初始化粒子群 为每个粒子随机分配初始位置和速度，通常位置向量代表待优化问题的解，速度向量决定解的搜索方向。同时记录个体最优解（pBest）和全局最优解（gBest）。

适应度计算 根据目标函数评估每个粒子的当前位置，更新个体最优解。若当前适应度优于历史值，则替换pBest；同理，全局最优解gBest通过比较所有粒子的pBest产生。

速度与位置更新 粒子根据以下公式迭代调整： 速度更新：结合惯性权重、个体认知（趋向pBest）和社会认知（趋向gBest）三部分，避免陷入局部最优。 位置更新：将速度作用于当前位置，生成新一代候选解。

终止条件判断 循环执行上述步骤，直到满足最大迭代次数或适应度收敛阈值。

实现要点 使用结构体存储粒子属性（位置、速度、适应度等），便于管理群体数据。 引入随机数生成器模拟探索的随机性，确保搜索空间覆盖率。 参数调优（如惯性权重、学习因子）对算法性能影响显著，需通过实验验证。

扩展方向 可结合邻域拓扑结构（如环形或星形）调整信息共享范围，平衡探索与开发能力。 混合其他优化策略（如遗传算法的变异操作）以增强跳出局部最优的能力。

该算法适用于连续空间优化问题，如函数极值求解、神经网络训练等场景。C语言的高效执行使其尤其适合大规模或实时性要求高的应用。