国外学者编辑的粒子群算法

资 源 简 介

国外学者编辑的粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由国外学者Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法模拟鸟群或鱼群的集体行为，通过粒子在解空间中的移动来寻找最优解。

PSO的核心思想是将潜在解看作粒子，每个粒子根据自身经验和群体经验调整位置和速度。算法易于实现且收敛速度快，适用于连续优化问题，如机器学习中的参数优化、工程设计和金融建模等场景。

对于初学者而言，PSO的优势在于其概念直观且参数较少，主要包括惯性权重、学习因子等。高级开发者可以通过调整拓扑结构、混合其他优化算法来提升性能。该算法特别适合处理非线性、多峰和高维优化问题，是智能计算领域的重要工具之一。