粒子群优化算法（PSO）是一种群智能优化算法，它的基本思想来源于对鸟群捕食行为的模拟。PSO算法通过模拟鸟群中个体间的协作与竞争来实现问题最优解的搜索。基本PSO算法的工作流程包括初始化一个种群，其中每个粒子代表优化问题的一个候选解，并根据目标函数赋予其适应值。在搜索过程中，每个粒子会根据自身的历史最优位置、群体的历史最优位置，以及当前速度来动态调整其位置，通过迭代更新来接近最优解。
然而，PSO算法在应用于某些多峰值函数优化问题时存在一定的局限性，尤其是当种群多样性迅速丢失时，算法可能过早收敛于局部最优解，导致全局搜索能力下降。为了应对这一问题，本文提出了基于种群熵的自适应粒子群优化算法。
种群熵是衡量种群多样性的一个重要指标，它可以定量描述种群在搜索空间中的分布状况。种群熵越大，表明种群中个体的分布越分散，多样性越高；反之则表明种群多样性较低。为了维护种群的多样性，提高算法的全局搜索能力，本文将种群熵这一概念引入PSO算法中，并设计了相应的自适应机制。基于种群熵的自适应粒子群优化算法通过监控种群熵的变化来自动调整算法结构，从而达到更好的探测和开采平衡。
在算法结构上，自适应粒子群算法引入了元胞概念。元胞可以理解为问题空间的一个划分，通过这种方式可以有效避免粒子间不必要的信息交流，从而减少算法的计算复杂度，并有助于保持种群的多样性。
在实际应用中，为了验证新提出的自适应粒子群优化算法的有效性，作者使用了两个基准函数对算法进行了测试。实验结果表明，在处理具有多个峰值的复杂函数优化问题时，该算法相比于基本的粒子群优化算法，展现了更强的跳出局部最优解的能力，而且算法的执行效率并没有显著降低。这说明基于种群熵的自适应粒子群优化算法具有实际应用价值。
文章还提到了PSO算法在其他领域中的应用，例如在自适应调整卫星无线网络路由、提升网络利用率、数据分类规则挖掘和优化天线设计等方面，PSO算法往往能够取得优于遗传算法的优化结果。这些应用领域的成功案例展现了PSO算法在处理非线性、不光滑和多峰值问题时的广泛适应性和实用性。
总结来说，基于种群熵的自适应粒子群优化算法通过引入种群熵和元胞概念，对传统的PSO算法进行了创新，增强了算法的全局搜索能力和稳定性，为解决复杂优化问题提供了新的思路。这一算法具有理论研究价值和应用前景，是粒子群优化领域的一个重要进展。
