粒子群

资 源 简 介

粒子群

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群或鱼群群体行为启发的智能优化算法。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。

算法核心思想是群体中的每个粒子代表一个潜在解，它们在解空间中飞行并调整自身位置。粒子的运动受到三方面影响： 惯性分量：保持粒子原有运动方向 2.个体认知分量：粒子自身历史最优位置的吸引力 3.社会认知分量：整个群体历史最优位置的吸引力

粒子群优化特别适合解决连续空间的函数优化问题。算法的优势在于实现简单，收敛速度快，且不需要目标函数的梯度信息。典型的应用场景包括神经网络训练、工程优化设计等。

在优化函数时，PSO需要设置的关键参数包括： 群体大小：通常20-50个粒子 惯性权重：平衡全局和局部搜索能力 加速常数：决定认知和社会分量的影响程度

PSO算法也存在一些局限性，如可能陷入局部最优、高维问题性能下降等。针对这些问题，研究者开发了多种改进版本，如引入惯性权重动态调整、结合其他优化算法等。