粒子群算法集（PSO）

资 源 简 介

粒子群算法集（PSO）

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一类受鸟群觅食行为启发的群体智能优化方法，通过模拟个体与群体间的信息共享机制来寻找最优解。其核心思想是通过粒子间的协作与竞争，在解空间中高效地寻找全局最优解。

基本PSO算法构建了速度-位置更新模型，每个粒子根据个体历史最优和群体历史最优调整运动方向。而改进算法则针对基本模型的不同缺陷进行优化：

带压缩因子的版本通过引入收缩系数来平衡全局和局部搜索能力，能有效防止算法早熟收敛。二阶算法在速度更新中引入动量项，类似物理学中的加速度概念，使搜索过程更加平滑。

振荡和权重改进策略则从参数调整角度出发，前者通过周期性变化参数增强跳出局部最优能力，后者采用自适应权重机制实现搜索精度与范围的动态平衡。混沌PSO利用混沌运动的遍历性特点增强全局搜索能力。

基于杂交的改进将遗传算法的交叉操作引入PSO，增加种群多样性。而结合模拟退火的混合算法则通过概率突跳机制帮助算法逃离局部最优陷阱。

这些MATLAB实现通常包含统一的接口设计，包括粒子初始化、适应度评估、位置更新等模块，便于研究者比较不同变体的性能差异。实际应用中需要根据问题特性选择合适的改进策略，如高维问题适合采用混沌或杂交机制，多峰优化则推荐使用退火混合策略。