​《精通MTLAB最优化计算》第13章 粒子群优化算法

资 源 简 介

​《精通MTLAB最优化计算》第13章 粒子群优化算法

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化技术，模拟鸟群觅食行为进行全局搜索。在《精通MATLAB最优化计算》第13章中，该算法通过以下核心机制实现：

粒子运动原理：每个解被视为多维空间中的"粒子"，通过记忆个体最优解(pBest)和群体最优解(gBest)不断调整飞行速度与方向。

参数控制体系：涉及惯性权重、认知系数和社会系数三个关键参数，共同平衡算法的探索与开发能力。典型实现采用线性递减的惯性权重策略。

迭代更新机制：包含速度更新公式和位置更新公式两个核心计算步骤，通过矩阵运算可高效处理高维优化问题。

该算法在MATLAB中的实现需注意避免早熟收敛问题，通常采用边界处理、速度限制等技术手段。相比传统优化算法，PSO特别适用于非线性、多峰函数优化场景，且并行特性使其易于扩展到分布式计算环境。