粒子群优化算法

资 源 简 介

粒子群优化算法

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的智能优化算法。该算法通过模拟群体中个体间的信息共享与协作机制，在解空间中高效寻找最优解。每个"粒子"代表一个潜在解，通过记录个体历史最优位置和群体最优位置来调整自身运动方向与速度。

算法核心在于其独特的速度更新机制，粒子会根据当前速度、个体最优经验和群体最优经验三方面信息进行动态调整。这种机制既保留了群体智能的全局搜索能力，又通过个体记忆实现了局部精细化搜索的平衡。相比遗传算法等传统进化计算方法，PSO省去了复杂的交叉变异操作，实现更加简洁高效。

典型的PSO应用场景包括函数优化、神经网络训练和工程参数调优等领域。算法参数如惯性权重、学习因子等设置会直接影响收敛性能。合理调整这些参数可以在探索能力和开发能力之间取得平衡，避免早熟收敛或振荡现象。可视化展示PSO运行过程时，可以清晰观察到粒子群如何逐步聚集到最优解附近。