(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法)

资 源 简 介

(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法)

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）与遗传算法（GA）分别是两种典型的群体智能优化方法。GA通过选择、交叉和变异来模拟生物进化，而PSO则借助粒子间的协作与竞争来逼近最优解。

将PSO作为GA的添加算子，可以弥补GA在局部搜索和收敛速度上的不足。具体改进思路如下：在GA的每一代进化后，选取部分个体（如精英个体或随机选择），利用PSO的粒子更新机制对这些个体进行优化。PSO的速度-位置更新公式能引导个体向更优方向移动，增强算法的局部开发能力。

这一混合策略结合了GA的全局探索和PSO的快速收敛特性，尤其适用于复杂多峰优化问题。需要注意的是，需合理设置PSO的权重参数，以避免过早收敛或破坏GA的多样性。实际应用中，可进一步调整PSO的种群规模和作用时机来平衡计算效率与优化效果。