可以运行的粒子群算法

资 源 简 介

可以运行的粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（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集体行为。该算法通过模拟个体（粒子）在解空间中的移动来寻找最优解，每个粒子根据自身历史最佳位置和群体历史最佳位置不断调整速度和位置。

核心实现思路包含三个关键操作：初始化粒子群、计算适应度值、以及更新粒子位置和速度。算法通过简单的位置更新公式实现高效搜索，适合解决连续空间优化问题。常见的调优参数包括惯性权重、学习因子等，合理设置这些参数可以平衡全局探索和局部开发能力。

该算法的优势在于实现简单、收敛速度快，且无需梯度信息，广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。基础版本经过适当修改后可扩展解决离散优化或多目标优化等变种问题。