粒子群模拟退火算法

资 源 简 介

粒子群模拟退火算法

详 情 说 明

粒子群算法与模拟退火算法是两种经典的优化算法，它们在不同领域都有着广泛的应用。这两种算法虽然思想不同，但都展现出强大的全局搜索能力。

粒子群算法源自对鸟群觅食行为的模拟，其核心思想是通过群体中个体之间的信息共享来寻找最优解。算法中每个粒子根据自身历史最优和群体历史最优来调整飞行方向和速度。这种算法特别适合处理连续空间的优化问题。

模拟退火算法则是受金属退火工艺启发而提出的。它通过模拟物理退火过程，在搜索过程中允许以一定概率接受较差的解，从而有效避免陷入局部最优。这种特性使其在组合优化问题中表现出色。

将两种算法结合使用可以发挥各自优势：粒子群算法负责快速定位潜在最优区域，模拟退火算法则在局部进行精细搜索。这种混合策略在解决复杂优化问题时往往能取得更好效果。