粒子群优化算法(pso）的源程序

资 源 简 介

粒子群优化算法(pso）的源程序

详 情 说 明

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群社会行为的群体智能优化算法。它通过个体（粒子）之间的信息共享与协作，在解空间中高效搜索最优解。

算法核心思想 每个粒子代表一个潜在解，具有位置和速度属性。粒子在迭代中根据两个关键因素更新自身状态： 个体历史最优（pBest）：粒子自身经历过的最佳位置 群体全局最优（gBest）：整个种群当前找到的最佳位置

粒子通过调整速度向量（惯性项+认知项+社会项）向这两个参考点靠近，最终收敛到全局最优解附近。

典型实现流程 初始化粒子群，随机分布位置和速度 计算每个粒子的适应度值（即目标函数值） 更新个体最优和全局最优记录 根据速度更新公式调整粒子运动方向 重复迭代直至满足终止条件

函数优化应用 在测试函数优化中（如Rastrigin、Rosenbrock等），PSO通过以下策略提升性能： 引入惯性权重平衡全局探索与局部开发 采用收缩因子控制收敛速度 结合邻域拓扑结构（全局版/局部版）防止早熟

参数选择建议 种群规模通常取20-50个粒子 惯性权重线性递减（如0.9→0.4） 学习因子c1/c2常设为2.0左右

该算法被广泛应用于神经网络训练、工程设计优化等需要全局搜索能力的场景。其优势在于实现简单、收敛速度快，且不需要梯度信息。