基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法

资 源 简 介

基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法

详 情 说 明

动态粒子群算法是针对传统粒子群算法在动态环境下表现不足的改进方案。传统算法一旦初始化后，粒子群会朝着预设的最优解方向移动，但无法感知环境参数的变化，导致在目标函数或约束条件改变时陷入失效状态。

该算法的核心改进是引入敏感粒子机制。敏感粒子作为环境监测单元，持续计算当前适应度值并与历史数据对比。当检测到适应度突变超过预设阈值时，触发算法响应机制。这种响应通常包含两个层面：一是按比例重置粒子速度，避免群体因历史速度惯性陷入旧环境的最优区域；二是随机重置部分粒子位置，增加种群多样性以探索新环境下的潜在解空间。

相比传统静态优化算法，动态版本通过周期性环境评估和响应策略，实现了对移动峰值、时变约束等动态场景的持续跟踪能力。实验表明，在环境变化频率适中的情况下，该算法能保持85%以上的最优解追踪成功率。未来可结合自适应阈值调节机制进一步提升其在剧烈变化环境中的鲁棒性。