Particle Swarm Optimization Algorithm

资 源 简 介

Particle Swarm Optimization Algorithm

详 情 说 明

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化方法。它通过多个候选解（粒子）在解空间中协作搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快的特点。

核心思想是每个粒子根据自身历史最优位置和群体历史最优位置调整飞行速度与方向。粒子通过速度更新公式平衡个体经验与群体智慧：一方面跟踪自己的最佳解（认知部分），另一方面向当前全局最优解靠近（社会部分）。惯性权重、学习因子等参数控制探索与开发的平衡。

典型应用场景包括函数优化、神经网络训练、工程参数调优等。相比遗传算法，PSO不需要交叉变异操作，更适合连续优化问题，但对高维复杂问题可能早熟收敛。改进方向常涉及动态参数调整、拓扑结构优化或与其他算法混合。