自适应粒子群优化算法(APSO)

资 源 简 介

自适应粒子群优化算法(APSO)

详 情 说 明

自适应粒子群优化算法（APSO）是一种改进的智能优化算法，它在传统粒子群优化（PSO）的基础上引入了动态参数调整机制，以适应不同优化问题的需求。该算法通过实时分析适应度函数的变化情况，动态调整粒子的速度与位置更新策略，从而提升收敛速度和全局搜索能力。

核心改进点包括： 动态参数识别：算法能够根据当前解的质量自动调整惯性权重、学习因子等关键参数，避免陷入局部最优。 适应度函数反馈：通过适应度值的变化趋势判断搜索状态，例如在早期阶段增强全局探索，后期细化局部开发。

实际测试表明，APSO在处理复杂多峰函数或高维优化问题时表现优异，尤其适用于参数敏感性强的场景（如神经网络调参、工程优化设计）。其自适应性减少了人工调参的依赖，使算法更鲁棒且通用性更强。