粒子群模拟退火算法在函数优化中的应用

资 源 简 介

粒子群模拟退火算法在函数优化中的应用

详 情 说 明

粒子群模拟退火算法（PSO-SA）是一种结合粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）的混合优化算法，在函数优化问题中展现出优异的性能。这种算法通过融合两种经典优化方法的优势，有效平衡了全局搜索和局部寻优能力。

PSO部分模拟了鸟群觅食行为，每个粒子根据个体最优和群体最优位置调整飞行方向和速度。这种机制赋予算法较强的全局探索能力，但容易陷入局部最优。而SA部分借鉴了金属退火过程，通过引入概率性接收劣解的策略，帮助算法跳出局部最优陷阱。

在函数优化实践中，PSO-SA通常采用两阶段混合策略：先利用PSO进行粗粒度全局搜索，当粒子群趋于收敛时，切换到SA进行精细的局部开发。温度参数的设置是影响算法性能的关键，一般采用指数降温策略，既能保证前期充分探索，又能后期精准收敛。

混合算法的优势在于：1）相比纯PSO增强了逃离局部最优的能力；2）相比纯SA显著提高了收敛速度；3）特别适合多峰函数优化问题。实际应用中需要注意惯性权重、学习因子等参数的协同调优，这些参数会直接影响算法在探索与开发之间的平衡。