保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化，则对其位置、速度进行变异，而使算法不致过早收敛，只要迭代次数足够，算法保证全局收敛。...

资 源 简 介

保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化，则对其位置、速度进行变异，而使算法不致过早收敛，只要迭代次数足够，算法保证全局收敛。...

详 情 说 明

在优化算法领域，确保全局收敛性始终是核心挑战之一。针对经典微粒群算法(PSO)易陷入局部最优的问题，引入随机变异机制的改进策略成为关键突破口。

算法通过监控最优粒子的进化停滞现象，动态触发变异操作：当检测到全局最优解连续多代未更新时，系统会对该粒子的位置向量和速度向量施加可控扰动。这种设计巧妙平衡了探索与开发的矛盾——既保留群体经验带来的收敛速度，又通过强制跳出机制避免搜索轨迹固化。

理论上，只要满足两要素即可保证全局收敛：首先，变异操作需覆盖整个搜索空间的非零概率；其次，迭代次数趋向无穷时，算法访问任意潜在最优解的概率趋近于1。实验证明，该策略能有效缓解早熟收敛，特别适用于多峰函数优化等复杂场景。

与遗传算法的变异算子不同，PSO的变异机制更注重保持社会性智能的本质——变异后的粒子仍参与群体信息交流，而非完全独立演化。这种协同式变异使算法兼具全局搜索能力和局部求精效率。