粒子群算法求函数最小值源程序

资 源 简 介

粒子群算法求函数最小值源程序

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来求解函数最小值问题。该算法特别适合作为本科毕业设计选题，因其实现简单但涵盖智能算法的核心思想。

PSO算法的核心在于粒子位置更新公式，每个粒子根据个体历史最优和群体历史最优调整飞行方向与速度。在函数最小值求解场景中，粒子位置代表潜在解，通过迭代更新逐渐逼近最优解。实现时需要关注惯性权重、学习因子等关键参数的设置。

作为本科毕设课题，可扩展研究包括：对比不同参数设置对收敛速度的影响，引入动态调整策略改进算法性能，或与其他优化算法（如遗传算法）进行对比实验。这些延伸方向既能体现工作量，又有明确的创新点。

该课题优势在于：算法原理直观易懂，代码实现量适中（约100-200行），实验效果可视化强（可绘制粒子运动轨迹和收敛曲线），且相关研究资料丰富。建议配合测试函数（如Rastrigin函数）展示算法在不同场景下的表现，这能有效提升毕设的完整度。