简单的PSO算法例程

资 源 简 介

简单的PSO算法例程

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能优化算法。该算法通过模拟粒子在解空间中的集体移动来寻找最优解，特别适合处理具有多个局部极小值的复杂多峰函数。

在标准PSO实现中，每个粒子代表解空间中的一个潜在解，具有位置和速度两个关键属性。算法通过以下机制驱动粒子群向最优解移动：每个粒子会追踪自己找到的历史最优解（个体最优），同时整个群体共享当前发现的全局最优解。粒子在移动时会受到这两个最优解的吸引，从而在探索和开发之间取得平衡。

算法性能很大程度上取决于惯性权重、学习因子等参数的设置。合理的参数选择能使粒子群既保持足够的探索能力以避免早熟收敛，又具备快速趋优的特性。测试函数验证表明，经过适当调参的PSO算法能在较少的迭代次数内稳定收敛到全局最优解。