经典PSO算法

资 源 简 介

经典PSO算法

详 情 说 明

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的经典优化算法，模拟鸟群觅食行为进行参数寻优。其核心思想是通过个体经验与群体协作寻找最优解。

算法运行时会初始化一群随机粒子，每个粒子代表一个潜在解，具有位置和速度两个关键属性。在迭代过程中，粒子通过跟踪两个极值来更新自身状态：个体历史最佳位置和群体历史最佳位置。速度更新公式包含惯性权重、认知学习因子和社会学习因子三个关键参数。

标准PSO的优势在于原理直观、参数较少、实现简单。基本流程包含：初始化粒子群、计算适应度值、更新个体与全局最优、调整粒子速度和位置。这种算法特别适合解决连续空间优化问题，在函数优化、神经网络训练等领域有广泛应用。

初学者使用时需注意几个要点：粒子数量通常设为20-50个；惯性权重建议从0.9线性递减到0.4；学习因子一般取2.0左右。算法收敛速度较快，但也可能陷入局部最优，可通过增加粒子多样性或结合其他优化策略改进。