模拟退火的粒子群优化算法

资 源 简 介

模拟退火的粒子群优化算法

详 情 说 明

模拟退火的粒子群优化算法（SA-PSO）是一种结合两种经典优化方法的混合算法。它通过引入模拟退火机制来增强传统粒子群优化（PSO）的全局搜索能力，特别适合解决多峰函数极值问题。

在标准PSO中，每个粒子通过跟踪个体最优和群体最优来更新位置和速度，但容易陷入局部最优。而SA-PSO在每次迭代后引入模拟退火的概率接受准则：即使新解不如当前解，仍有一定概率被接受，这有助于算法跳出局部最优区域。

示例程序中测试的Camel、Rastrigrin和Ackley函数均为典型的多峰优化问题。例如： Camel函数有多个局部极小值点，传统PSO可能被困在非全局最优解附近； Rastrigrin函数的周期性震荡特性对算法的逃离局部最优能力要求更高； Ackley函数在平坦区域中隐藏着全局最优点，需要平衡探索与开发。

SA-PSO通过温度参数控制退火过程：高温阶段侧重全局探索，随着温度降低逐渐转向局部精细搜索。这种动态调整使算法既能快速定位潜在最优区域，又能避免过早收敛。