改进的差分粒子群算法，DEPSO求极值

资 源 简 介

改进的差分粒子群算法，DEPSO求极值

详 情 说 明

差分粒子群算法（DEPSO）是一种结合了差分进化（DE）和粒子群优化（PSO）的混合优化算法，旨在提升传统算法在求解函数极值问题上的性能。该算法通过引入差分进化的变异机制，增强了粒子群算法的全局搜索能力，有效避免了早熟收敛问题。

在算法实现上，DEPSO保留了PSO的粒子速度和位置更新机制，同时借鉴了DE的差分变异操作，使得粒子在搜索过程中能更有效地跳出局部最优。实验表明，DEPSO在求解复杂多峰函数极值时，收敛速度和精度均优于单一的DE、PSO或蛙跳算法（SFLA）。

性能对比是DEPSO验证的重要环节。通过测试函数，可以观察到DEPSO的改进主要体现在两个方面：一是全局探索能力更强，能更快定位潜在的最优区域；二是局部开发更精细，最终解的稳定性更高。这一优势使其在工程优化、机器学习参数调优等领域具有广泛应用潜力。