标准PSO算法源代码

资 源 简 介

标准PSO算法源代码

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的优化方法，灵感来源于鸟群觅食行为。通过MATLAB实现的标准PSO算法源代码可以帮助初学者深入理解该算法的核心机制。

算法初始化阶段会随机生成粒子群的位置和速度。每个粒子代表解空间中的一个潜在解，其位置对应优化问题的候选解，速度决定搜索方向。初始化时通常需要设定粒子数量、最大迭代次数等关键参数。

适应度函数是PSO的核心组件，用于评估每个粒子的优劣程度。在每次迭代中，算法会计算所有粒子的适应度值，并追踪个体最优位置和全局最优位置。这两个最优位置会引导整个粒子群的移动方向。

速度更新公式结合了粒子当前速度、个体最优位置记忆和全局最优位置影响三个分量。通过惯性权重、认知系数和社会系数等参数调节，可以平衡算法的全局探索和局部开发能力。

位置更新阶段会根据新计算的速度调整粒子位置。这个过程模拟了鸟群中个体跟随领先者飞行的行为模式。算法通过不断迭代更新，使粒子群逐渐向最优解区域聚集。

终止条件通常设置为达到最大迭代次数或适应度值满足要求。最终输出的全局最优位置即为算法找到的最佳解。该实现包含了完整的收敛过程可视化，便于观察算法动态调整过程。