SPSO

资 源 简 介

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详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在参数辨识问题中，PSO通过调整候选解的“位置”和“速度”逐步逼近实际系统参数。该改进版PSO通过动态调整惯性权重或引入局部搜索策略，显著提升了算法的收敛性能。

核心改进可能涉及： 惯性权重自适应：早期迭代保持较大权重增强全局搜索能力，后期减小权重提高局部精度。 拓扑结构优化：采用动态邻域交互机制，平衡探索与开发能力。 混合策略：结合梯度信息或其他启发式方法跳出局部最优。

用户可在本地调试时关注： 收敛曲线：观察是否出现早熟收敛，可能需要调整粒子多样性。 参数敏感性：测试不同群体规模或学习因子对结果的影响。 终止条件：合理设置最大迭代次数或误差阈值以平衡计算效率与精度。

该算法适用于非线性系统、电机控制等场景的参数辨识，改进后能更快匹配真实模型特性。