粒子群算法

资 源 简 介

粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群或鱼群的社会行为来解决复杂优化问题。在控制工程中，它常被用于PID参数优化，能够快速收敛到较优解。

PSO的核心思想是通过个体和群体经验的结合来引导搜索方向。每个“粒子”代表一个潜在解，并在解空间中移动，根据自身历史最优位置和全局最优位置调整速度和位置。PID优化中，PSO将Kp、Ki、Kd三个参数作为粒子的维度，通过迭代优化使系统响应达到理想状态。

相比传统试错法或梯度下降，PSO具有并行搜索、避免局部最优、无需梯度信息等优势，特别适合多峰或非线性系统的PID参数整定。实际应用中，需合理设置惯性权重、学习因子等超参数以平衡探索与开发能力。