各种粒子群算法，自适应粒子群算法，压缩粒子群算法等

资 源 简 介

各种粒子群算法，自适应粒子群算法，压缩粒子群算法等

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。通过个体经验和群体协作不断调整粒子位置，最终收敛到最优解。

标准PSO算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点，因此衍生出多种改进版本：

自适应粒子群算法通过动态调整惯性权重和学习因子，平衡全局搜索和局部开发能力。当粒子分散时增大探索范围，聚集时加强局部挖掘，显著提升收敛精度。

压缩粒子群算法引入压缩因子来控制粒子速度，避免算法后期因速度过大而产生振荡。这种改进能稳定收敛过程，特别适合高维复杂优化问题。

其他常见变体还包括混合变异策略PSO、多种群PSO等，核心思想都是通过参数调整或结构创新来克服标准算法的局限性。这些改进算法在神经网络训练、工程优化等领域展现了优异的性能。