粒子群（PSO）简单教程

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粒子群（PSO）简单教程

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的协作寻找最优解。本文将简要介绍PSO的基本原理和MATLAB实现思路。

PSO算法的核心思想是让一群"粒子"在解空间中飞行，每个粒子代表一个潜在解。粒子根据自身历史最优位置和群体历史最优位置调整飞行方向和速度。算法主要包含三个关键步骤：初始化粒子群、更新粒子速度和位置、评估适应度值。

在MATLAB中实现PSO时，通常需要设置以下参数：粒子数量、最大迭代次数、学习因子、惯性权重等。算法流程可以概括为：首先随机初始化粒子的位置和速度，然后循环迭代，在每次迭代中计算每个粒子的适应度，更新个体和全局最优解，最后根据PSO公式调整粒子速度和位置。

PSO适用于连续空间优化问题，具有收敛速度快、实现简单等优点，但对高维复杂问题的优化效果可能受限。初学者可以尝试用PSO解决简单的函数优化问题，如寻找Rastrigin函数或Rosenbrock函数的全局最小值。

对于MATLAB新手来说，建议从20-30个粒子、100次迭代的简单配置开始，观察算法在不同参数下的表现，这有助于理解PSO的工作原理和参数影响。