粒子群优化算法代码

资 源 简 介

粒子群优化算法代码

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种源于鸟群觅食行为的群体智能算法，适用于解决多维空间中的优化问题。算法通过模拟粒子在解空间中的速度和位置更新来寻找最优解。

每个粒子在搜索过程中会记录两个关键值：个体历史最优解（pBest）和群体历史最优解（gBest）。算法的核心在于通过以下三个要素迭代更新粒子状态：

惯性部分保持粒子原有运动趋势 认知部分引导粒子向自身历史最佳位置移动 社会部分促使粒子向群体最佳位置靠拢

参数设置方面需要特别注意惯性权重、加速度常数等关键值的调整。典型实现包含初始化种群、评估适应度、更新速度和位置、循环迭代等步骤。该算法在神经网络训练、工程优化等领域有广泛应用，其优势在于实现简单且不需要梯度信息，但需要注意可能陷入局部最优的问题。