多群粒子群优化算法的 python 代码

资 源 简 介

多群粒子群优化算法的 python 代码

详 情 说 明

多群粒子群优化(Multi-Swarm PSO)算法是对传统粒子群优化(PSO)算法的扩展改进，通过引入多个子群并行搜索来提高全局优化能力。与单群PSO相比，多群算法能更好地避免早熟收敛，适合解决复杂多峰优化问题。

算法核心思想是将整个种群划分为若干个子群，每个子群独立执行标准PSO的搜索过程。子群之间通过特定的信息交互机制实现协同搜索，常见的方式包括周期性重新分组、全局最优共享等。这种结构既保持了种群多样性，又能通过信息交流加快收敛速度。

在Python实现中，通常会涉及三个关键组件：粒子类封装位置/速度等属性，子群管理器负责群体划分和重组策略，以及适应度函数评估模块。多线程或并行计算技术可用于加速多个子群的同步计算过程。

值得注意的是，算法性能受子群数量、重组频率等参数影响较大。较大的子群数量会增加计算开销但可能提升搜索能力，而过于频繁的重组会破坏子群的独立进化过程。实践中需要通过实验调优这些超参数。