PSO粒子群优化算法

资 源 简 介

PSO粒子群优化算法

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全局优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的社会行为。该算法通过模拟群体中个体间的信息共享机制来寻找目标函数的全局最优解。

算法核心思想是维护一群粒子，每个粒子代表解空间中的一个潜在解。这些粒子在搜索空间中飞行，其运动轨迹受三个关键因素影响：粒子自身的历史最佳位置、群体中其他粒子的历史最佳位置以及粒子当前的运动惯性。

PSO的优势在于其实现简单且无需目标函数的梯度信息。用户只需定义目标函数，算法就能自动寻找最小值点。当需要解决不同优化问题时，仅需修改目标函数定义，而无需调整算法核心结构。

典型的应用场景包括函数优化、神经网络训练、工程参数调优等需要全局搜索的领域。算法收敛速度快，但在处理高维复杂问题时可能会陷入局部最优，这时可以通过改进的PSO变体来增强搜索能力。