pso 算法

资 源 简 介

pso 算法

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)是一种经典的群体智能优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为模式。算法通过模拟群体中个体之间的信息共享和协作来解决优化问题。

PSO算法的核心思想是：每个"粒子"代表优化问题的一个潜在解，这些粒子在搜索空间中飞行，通过追踪个体最优解和群体最优解来不断调整自身的位置和速度。每个粒子都会记录自己找到的最佳位置，同时群体也会共享全局最佳位置信息。

算法的运行过程主要包含以下几个关键步骤：首先初始化一群随机粒子，然后根据粒子当前速度、个体历史最佳位置和群体最佳位置来计算新的速度。接着根据新速度更新粒子位置，最后评估新位置的适应度并更新个体和群体的最佳位置记录。

PSO算法具有实现简单、参数较少、收敛速度快等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等多个领域。作为群体智能算法的典型代表，PSO算法展示了分散系统中的简单个体通过局部交互产生整体智能的有趣现象。