PSO粒子群算法

资 源 简 介

PSO粒子群算法

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，通过个体与群体的历史最佳位置不断调整搜索方向。该算法的核心在于每个粒子通过跟踪两个极值来更新自身位置：个体历史最优解和群体历史最优解。在多目标优化场景中，PSO需要额外设计适应值计算和最优解选取策略。

算法实现通常包含三个关键模块：主函数控制迭代流程，目标函数定义优化问题的数学表达，约束条件处理则通过罚函数法或可行解保留策略实现。对于多目标问题，可采用帕累托前沿等方法来权衡不同目标的优化结果。

PSO的优势在于参数少、收敛快，但需要注意惯性权重的设置和早熟收敛问题。工程应用中常与其他优化算法结合，或引入变异操作来增强全局搜索能力。