模拟退火粒子群算法

资 源 简 介

模拟退火粒子群算法

详 情 说 明

模拟退火粒子群算法（SA-PSO）是将两种经典优化算法相结合的混合优化方法，兼具全局搜索能力和局部精细调节优势。该算法首先通过粒子群算法（PSO）的群体智能机制进行大范围探索，再利用模拟退火（SA）的退火策略避免早熟收敛，特别适用于复杂非线性问题的求解。

核心思想可分为三个层次：首先，粒子群算法中的每个粒子代表一个潜在解，通过跟踪个体最优和群体最优解不断更新位置；其次，引入模拟退火的Metropolis准则，允许粒子以一定概率接受劣质解，从而跳出局部最优；最后，随着温度参数的下降，算法逐渐从随机搜索转向确定性优化。

实际应用时需重点控制三个参数：初始温度决定早期探索范围，退火系数影响收敛速度，而粒子群的惯性权重则平衡全局与局部搜索。这种混合策略在工程优化、神经网络训练等领域表现突出，尤其在目标函数存在多个极值点时，其性能显著优于单一算法。