改进粒子群算法（apso）

资 源 简 介

改进粒子群算法（apso）

详 情 说 明

改进粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO）是在标准粒子群算法（PSO）基础上针对收敛性和稳定性优化的变体。其核心思路是通过动态调整算法参数，解决传统PSO易陷入局部最优、后期收敛速度不足的问题。

核心改进点： 惯性权重自适应：传统PSO的惯性权重固定，APSO将其设计为随着迭代次数动态衰减，初期保持较大值促进全局探索，后期减小以加速局部收敛。 学习因子优化：个体和社会学习因子（c1, c2）不再固定，而是根据粒子分布状态动态调整。例如当群体过于分散时增大社会学习因子，强化信息共享。 突变机制：对停滞粒子引入随机扰动，帮助跳出局部最优。

优势： 平衡了探索与开发能力，避免早熟收敛。 对高维复杂问题（如神经网络训练、工程优化）表现更鲁棒。

应用场景： 适用于需要全局优化的领域，如机器学习超参数调优、路径规划、电力系统调度等。实际使用时需根据问题规模调整粒子数和迭代次数。