Particle Swamp Optimisation algorithm

资 源 简 介

Particle Swamp Optimisation algorithm

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，通过个体与群体经验的协同搜索寻找最优解。该算法在MATLAB中的实现主要包含三个关键环节：

粒子初始化阶段：需要设置种群规模、搜索空间维度、位置速度范围等参数。每个粒子被赋予随机初始位置和速度，代表解空间中的一个潜在解。

适应度评估环节：根据目标函数计算每个粒子的适应度值，这是判断解优劣的核心指标。在MATLAB中通常会将该函数单独封装便于调用。

迭代更新机制：包含两个核心公式 - 速度更新公式结合了个体历史最优和群体全局最优的引导作用，位置更新则基于当前速度移动粒子。每次迭代后需要更新个体和群体的最优记录。

算法实现时需特别注意惯性权重、学习因子等参数的设置，这些参数直接影响算法的收敛速度和精度。MATLAB的矩阵运算特性可以高效处理粒子群的批量计算，这是实现时的显著优势。

典型的终止条件包括达到最大迭代次数或适应度改善小于阈值。PSO在函数优化、神经网络训练等领域展现出优秀的全局搜索能力，但需注意可能陷入局部最优的问题，这可以通过改进的变体算法来缓解。