改进的PSO算法源程序

资 源 简 介

改进的PSO算法源程序

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种经典的群体智能优化方法，其性能很大程度上取决于惯性权重和学习因子的设置。传统PSO算法通常采用固定参数，但研究表明，动态调整这些参数能显著提升算法性能。

惯性权重控制着粒子速度的继承比例，是平衡全局探索与局部开发的关键。较大的权重有利于跳出局部最优，增加全局搜索能力；较小的权重则能加强局部精细搜索。改进方案通常采用线性递减或非线性自适应策略，在初期保持较大权重进行广域探索，后期减小权重以精确收敛。

学习因子分为个体学习因子和群体学习因子，分别反映粒子对自身历史最佳位置和群体最佳位置的追随程度。经典设置是将二者固定为2.0，但改进算法可能采用非对称设置或动态调整策略。例如，初期增强个体学习以促进多样性，后期加强群体学习以加速收敛。

有效的参数改进策略需要结合具体问题特性，通过实验确定最佳参数变化规律。这种自适应机制能使算法在不同搜索阶段自动调整搜索策略，既保持种群多样性，又保证收敛精度，最终提升解决复杂优化问题的成功率。