粒子群优化（PSO）_example

资 源 简 介

粒子群优化（PSO）_example

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的社会行为。通过模拟群体中个体之间的协作与信息共享，PSO能够高效地搜索复杂问题的最优解。

核心机制方面，算法维护一群"粒子"，每个粒子代表解空间中的一个候选解。粒子通过以下要素动态调整自身位置：1）惯性保持原有移动方向；2）认知部分追踪个体历史最优位置；3）社会部分追踪群体全局最优位置。这种三重机制使粒子能在探索（全局搜索）和开发（局部精细搜索）之间取得平衡。

典型参数设置包括：群体规模（20-50粒子常见）、惯性权重（0.4-0.9）、认知/社会学习因子（通常设为2.0）。这些参数直接影响算法的收敛速度和精度，需要根据具体问题调整。

应用场景覆盖函数优化、神经网络训练、控制系统设计等领域。其优势在于实现简单、收敛快速且不需要梯度信息，但在高维问题中可能面临早熟收敛的挑战。现代改进版本常与遗传算法等其它优化技术结合使用。