PSO权重自适应改进的粒子群算法

资 源 简 介

PSO权重自适应改进的粒子群算法

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)作为一种经典的群体智能优化算法，其性能很大程度上取决于惯性权重的选择。传统PSO使用固定权重可能导致早熟收敛或搜索效率低下。权重自适应的改进方案通过动态调整权重参数，使算法在全局探索和局部开发之间取得更好平衡。

核心改进思路是将惯性权重与适应度值相关联：在迭代初期保持较大权重值促进全局搜索，随着种群逐渐收敛自动减小权重以加强局部精细搜索。这种自适应机制不需要额外参数设置，算法会根据当前种群的适应度分布自动调节。

实现时只需提供适应度函数，算法会自动记录粒子个体最优和全局最优解，并根据适应度变化动态计算每个粒子的合适权重值。改进后的算法能有效避免早熟收敛，特别适合处理多峰优化问题。

实际应用中，这种自适应机制可以与速度限制、邻域拓扑等其他改进策略结合使用，进一步提升算法性能。相比传统PSO，该改进方案在收敛速度和求解精度上通常都有明显提升，且使用门槛低，适合各类连续优化问题。