自适应权重的PSO

资 源 简 介

自适应权重的PSO

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，通过粒子间的协作来寻找最优解。传统PSO算法采用固定惯性权重，而自适应权重PSO则能动态调整该参数，显著提升算法性能。

自适应权重的核心思想是根据搜索过程的不同阶段自动调节惯性权重。在迭代初期，采用较大权重值保持全局探索能力；随着迭代深入，逐步减小权重以增强局部开发精度。这种机制有效平衡了算法的勘探与开采能力。

典型实现方式包括线性递减策略、基于适应度变化的非线性调整等。其中，线性递减从初始值0.9线性降低到0.4是经典方案；而非线性方法通过监控种群多样性或最优解改进情况来动态计算权重值。

自适应PSO特别适用于高维、多峰等复杂优化问题，在神经网络训练、工程优化等领域展现出优于标准PSO的收敛速度和求解精度。其核心优势在于不需要人为预设固定参数，算法能自主适应问题特征。