粒子群优化算法源代码

资 源 简 介

粒子群优化算法源代码

详 情 说 明

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化方法，它模拟鸟群觅食行为来解决参数优化问题。该算法特别适合控制器参数寻优等连续优化问题。

算法核心思想是维护一群"粒子"，每个粒子代表一个潜在解。粒子在搜索空间飞行时，会记录个体最优位置和群体最优位置，并根据这两个参考点调整飞行速度和方向。这种机制使得粒子能够在探索新区域和开发已知最优区域之间取得平衡。

对于控制器参数寻优应用，算法首先需要将控制器参数编码为粒子的位置向量。然后通过迭代更新过程，粒子群会逐渐收敛到最优参数组合附近。每次迭代都会评估当前参数对应的控制性能指标，如超调量、调节时间等，作为适应度值来指导搜索方向。

该算法相比传统优化方法的优势在于不需要梯度信息，能够处理非线性、非凸问题，且容易并行实现。在控制器设计中，它可以帮助自动找到满足性能要求的PID参数或其他复杂控制器的结构参数。