PSO,粒子群算法

资 源 简 介

PSO,粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为。它通过模拟群体中个体的协作与信息共享来寻找最优解。每个个体（称为“粒子”）在解空间中移动，根据自身经验和群体经验调整位置，逐步逼近最优解。

基本粒子群算法的运行流程包括初始化粒子群、评估粒子适应度、更新个体最优和群体最优位置、调整粒子速度和位置。粒子在每次迭代中都会更新其速度和位置，最终收敛到最优解附近。

离散粒子群算法（DPSO）是PSO的扩展，适用于离散优化问题，如组合优化、调度问题等。与连续PSO不同，DPSO通过调整粒子的离散移动策略，使其适用于非连续解空间，例如二进制编码或排列组合优化。

PSO算法广泛应用于函数优化、神经网络训练、机器学习参数调优等领域，因其简单高效而备受青睐。