粒子群PSO及其改进算法

资 源 简 介

粒子群PSO及其改进算法

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为。该算法通过粒子间的信息共享与协作寻找最优解，具有实现简单、收敛速度快等特点。

基本PSO算法中每个粒子代表一个潜在解，具有位置和速度属性。粒子通过跟踪个体最优和群体最优来更新自身状态。但基本PSO存在早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷，因此出现了多种改进算法。

sPSO(标准PSO)引入了惯性权重机制，通过动态调整粒子速度来平衡全局和局部搜索能力。tPSO(时间变化PSO)则进一步考虑搜索过程的时间因素，使算法参数随时间变化。tsPSO结合了sPSO和tPSO的优势，通过双阶段自适应策略提升性能。

这些改进算法主要解决三个关键问题：参数自适应调整、收敛速度与搜索精度平衡、避免早熟收敛。实际应用中可根据问题特性选择合适变体，在收敛性和多样性之间取得平衡。