这是粒子群优化算法的实现，求解多模态函数非常使用

资 源 简 介

这是粒子群优化算法的实现，求解多模态函数非常使用

详 情 说 明

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的协作觅食行为。该算法特别适合解决多模态函数优化问题，即存在多个局部最优解的复杂搜索空间。

算法核心思想是通过模拟粒子群的集体行为来寻找最优解。每个粒子代表解空间中的一个潜在解，具有位置和速度两个属性。在迭代过程中，粒子根据个体最优经验和群体最优经验不断调整自己的运动方向，逐步向全局最优区域靠拢。

对于多模态函数优化，PSO算法展现出了独特优势： 1) 群体并行搜索特性使其能够同时探索解空间的多个区域，避免陷入单一局部最优 2) 粒子间的信息共享机制有助于快速发现潜在的最优解区域 3) 算法参数调整可以平衡全局探索和局部开发的能力

PSO在工程优化、机器学习参数调优等领域都有广泛应用，特别是在目标函数不可导或存在多个极值点时，往往能获得比传统优化方法更好的结果。