粒子群算法.docx 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，受到鸟群或鱼

粒子群算法 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，受到鸟群或鱼群等群体行为的启发。该算法通过模拟群体中个体之间的合作和竞争来搜索最优解。粒子群算法通常用于解决连续优化问题。 ### 工作原理： 1. **初始化**：随机生成一群粒子（也称为个体），每个粒子代表搜索空间中的一个解，并随机初始化其位置和速度。 2. **评估**：根据每个粒子的位置，计算其对应的适应度值（目标函数值）。 3. **更新**：根据个体最优和全局最优的情况，更新每个粒子的速度和位置。粒子会根据自己历史最好的位置以及整个群体历史最好的位置进行调整，以期望更好的搜索方向。 4. **迭代**：重复评估和更新步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数、目标函数值足够接近最优解等）。 ### 主要参数： - 粒子数量（Population Size）：群体中粒子的数量，通常越大越容易找到全局最优解，但计算成本也会增加。 - 惯性权重（Inertia Weight）：控制粒子运动的惯性，平衡局部搜索和全局搜索能力。通常随着迭代次数增加而逐渐减小。