基本PSO优化算法

资 源 简 介

基本PSO优化算法

详 情 说 明

粒子群优化(PSO)算法是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。在基本PSO中，每个粒子根据自身历史最优位置和群体最优位置来更新自己的速度和位置。然而这种方法容易导致所有粒子快速聚集到某个局部最优解附近，出现早熟收敛现象。

针对这个问题，改进的基本PSO算法主要通过以下方面进行优化：首先是对惯性权重进行调整，使其能够随着迭代过程动态变化，在搜索初期保持较大值以增强全局搜索能力，后期逐渐减小以提高局部求精能力。其次是对学习因子进行自适应调整，平衡个体经验和社会经验的影响程度。此外还可以引入随机扰动因子，在粒子更新过程中加入一定的随机性，增强种群的多样性。

通过这些参数优化策略，算法能够更好地平衡探索和开发能力。在搜索前期保持较强的全局探索性，避免过早聚集；在后期则能精细搜索，逐步收敛到全局最优解。这种改进有效缓解了基本PSO的早熟收敛问题，提高了算法求解复杂优化问题的性能。