粒子群算法

资 源 简 介

粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种受自然界生物群体行为启发的智能优化算法。它模拟了鸟群觅食时的集体协作行为，通过个体间的信息共享来寻找最优解。

算法核心思想是群体中的每个"粒子"代表一个潜在解，这些粒子在解空间中飞行并调整自身位置。每个粒子会记住自己找到的最好位置（个体最优），同时也能感知群体中其他粒子发现的最好位置（全局最优）。通过不断迭代，粒子会根据这两类信息调整飞行方向和速度，最终整个群体将收敛到最优解附近。

PSO算法具有实现简单、参数较少、收敛速度快等特点，在函数优化、神经网络训练、模式识别等领域有广泛应用。与遗传算法等其他智能算法相比，PSO不需要复杂的交叉变异操作，计算效率更高。不过需要注意参数设置对算法性能的影响，特别是惯性权重、学习因子等关键参数的调节。

该算法的变种很多，包括加入收缩因子、自适应参数调整等方法，可以有效防止早熟收敛问题，提高全局搜索能力。