粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种模拟鸟群觅食行为的启发式搜索算法，由美国电气工程师Eberhart和社会心理学家Kennedy在1995年提出。该算法的基本思想是将一组粒子（潜在的解决方案）放置到目标搜索空间内，粒子通过跟踪个体经验最优解和群体经验最优解来更新自身位置和速度，进而逼近最优解。
PSO算法具有实现简单、搜索速度快、优化性能好的优点，这使得它在神经网络训练、工业系统优化和控制等领域得到了广泛应用。然而，PSO算法也存在不足，比如在算法进化后期，粒子群容易陷入局部最优解，导致算法收敛速度变慢甚至停滞，这被称为算法的早熟收敛现象。
为了解决PSO算法易于陷入局部最优解的问题，文章提出了一种基于浓度概念的改进粒子群优化算法。该算法借鉴了免疫算法中浓度选择的思想，通过引入浓度的概念对粒子的更新进行有选择的指导，增强粒子群算法全局搜索的能力，从而加快算法的收敛速度并提高寻优能力。改进算法通过五种典型的标准测试函数进行了测试和比较，实验结果证明了改进算法在搜索精度和收敛速度上具有明显优势。
在标准的PSO算法中，每个粒子的位置代表解空间中的一个潜在解，而粒子的速度则决定了粒子搜索空间的能力和方向。粒子在搜索空间中飞行时会根据适应值函数（与要解决的问题相关）来衡量位置的优劣，粒子速度的更新则与个体最优位置（粒子自身发现的最佳位置）和全局最优位置（整个粒子群发现的最佳位置）有关。
改进的PSO算法通过引入浓度概念，对粒子的更新过程进行了选择性指导。在算法中，浓度可以理解为粒子在特定区域的密集程度，这个概念来自于免疫算法。在免疫算法中，浓度用于描述免疫细胞的密度，从而在算法中起到调节免疫细胞应答速度的作用。通过将这一概念引入PSO算法，可以有效指导粒子的选择性更新，避免所有粒子都快速聚集于局部最优，从而增加种群的多样性，防止算法早熟收敛。
免疫算法是一种受生物免疫系统启发的算法，它模仿生物免疫系统清除外来入侵者的能力，通过识别和保留对特定抗原有效的抗体（解决方案），从而达到优化的目的。在改进的PSO算法中，免疫算法的浓度概念能够帮助PSO更好地平衡全局搜索与局部搜索，有助于算法跳出局部最优，找到全局最优解。
总结来说，基于浓度的粒子群优化算法是一种结合了PSO算法的全局搜索能力和免疫算法浓度概念的改进优化算法，该算法通过增加种群多样性来防止算法早熟收敛，提升算法在全局优化问题上的搜索能力和收敛速度。这一改进算法在智能计算、运筹与优化等领域具有较高的应用价值和潜力。
