混合粒子群优化算法和引力搜索算法

资 源 简 介

混合粒子群优化算法和引力搜索算法

详 情 说 明

混合粒子群优化算法（PSO）和引力搜索算法（GSA）是近年来在智能优化领域备受关注的两种方法。这两种算法各有优势，将它们结合可以取长补短，提高优化性能。

粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，通过个体经验和群体经验来指导搜索方向。它具有收敛速度快、实现简单的特点，但容易陷入局部最优。引力搜索算法则基于牛顿万有引力定律，模拟物体间引力作用进行搜索。它能更好探索解空间，但收敛速度相对较慢。

混合这两种算法的核心思想是利用PSO的快速收敛性和GSA的全局搜索能力。常见混合方式包括串联混合和并联混合。串联混合先执行一种算法再切换到另一种；并联混合则同时运行两种算法，定期交换信息。

这种混合算法在解决高维复杂优化问题时表现出色，如神经网络训练、工程优化设计等场景。它既保持了较快的收敛速度，又能有效避免早熟收敛问题。