用粒子群算法来求16个经典函数的最小最大值

资 源 简 介

用粒子群算法来求16个经典函数的最小最大值

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来求解最值问题。该算法常用于处理多维空间的优化问题，特别适合求解16个经典测试函数的最小值或最大值，如Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等函数。

程序包的核心功能 算法实现：粒子群算法通过初始化一群随机粒子，每个粒子代表解空间的一个潜在解。粒子根据个体最优解和群体最优解调整自身速度和位置，逐步逼近全局最优解。

动态可视化：程序运行时，会以二维动态图展示粒子的运动轨迹，直观呈现粒子群如何搜索最优解。动态图可帮助理解算法的收敛过程，便于调试和优化参数。

界面友好：提供用户友好的交互界面，支持调整参数（如粒子数、惯性权重、学习因子等），并可选择不同的测试函数进行优化实验。

应用与扩展 该算法适用于各类优化问题，如机器学习模型调参、工程优化等。通过修改适应度函数，可以适配不同的优化场景，同时动态可视化功能对于教学和算法研究具有较高参考价值。