粒子群优化模拟

资 源 简 介

粒子群优化模拟

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。这种算法通过模拟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优位置和群体最优位置调整飞行速度和方向。

在处理约束优化问题时，PSO算法展现出独特的适应能力。多群协作策略通过将种群动态划分为多个子群，每个子群负责处理不同难度的约束条件。这种分配方式使得算法能够自适应地集中计算资源解决更复杂的约束问题。

研究人员还探索了PSO与其他优化技术的混合方法。例如将PSO与序贯二次规划（SQP）相结合，利用SQP进行局部精细搜索。高斯概率分布也被引入来生成PSO的加速系数，提高算法在约束条件下的探索能力。

在约束处理机制方面，共同进化思想展现了其优势。通过建立两个相互作用的粒子群，一个负责搜索解空间，另一个专门优化惩罚因子，这种方法能够更好地平衡目标函数和约束条件之间的关系。基于可行性规则的混合策略进一步提升了算法处理约束问题的性能。