包含了PSO的所有改进算法

资 源 简 介

包含了PSO的所有改进算法

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群或鱼群的社会行为来寻找最优解。由于标准PSO存在早熟收敛、局部最优等问题，研究者提出了多种改进算法来提升性能。

常见的PSO改进方向包括：

惯性权重调整：通过动态调整惯性权重，平衡全局探索和局部开发能力。线性递减、非线性自适应等方法被广泛应用。

拓扑结构优化：改变粒子间的信息交互方式，如全局拓扑、局部拓扑或动态拓扑，避免过早收敛。

混合算法：结合遗传算法、模拟退火等优化方法，增强跳出局部最优的能力。

多目标优化：扩展PSO处理多目标问题，如MOPSO（多目标粒子群优化）。

参数自适应：根据搜索状态动态调整学习因子、种群规模等参数，提高算法适应性。

这些改进使得PSO在复杂优化问题中表现更稳定，广泛应用于工程优化、机器学习等领域。