粒子群算法优化函数

资 源 简 介

粒子群算法优化函数

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化技术，灵感来源于鸟群觅食行为。该算法通过模拟群体中个体间的协作与信息共享来寻找问题的最优解。

算法核心思想是维护一群"粒子"，每个粒子代表解空间中的一个潜在解。这些粒子根据自身历史最优位置和群体最优位置不断调整飞行方向和速度，逐步逼近最优解。

在函数优化场景中，粒子群算法特别适合处理连续空间的非线性优化问题。算法首先在解空间中随机初始化粒子群，然后通过迭代更新两个关键参数：粒子速度（决定搜索方向）和粒子位置（代表候选解）。

每次迭代时，每个粒子会记录两个重要信息：个体极值（粒子自身找到的最优解）和全局极值（整个群体找到的最优解）。通过平衡个体经验和群体智慧，算法能够高效地探索解空间。

粒子群算法具有实现简单、参数少、收敛快等特点，尤其适合多维复杂函数的优化。相比传统优化方法，它能有效避免陷入局部最优，在工程优化、机器学习参数调优等领域有广泛应用。

算法性能主要受三个关键参数影响：惯性权重（控制搜索范围）、个体学习因子和群体学习因子（分别调节个体和群体经验的影响程度）。合理的参数设置能显著提升优化效果。