粒子群优化算法

粒子群优化算法

摘要

粒子群优化算法（PSO）是一种模拟生物群体行为的优化算法，通过粒子协作搜索最优解。核心包括粒子、位置向量、速度向量、个体最优解和群体最优解。算法步骤分为初始化、迭代优化和终止条件。PSO实现简单、收敛快、并行性强，但参数敏感且易早熟收敛。参数选择需平衡全局与局部搜索，推荐粒子数20-100，惯性权重0.4-0.9，个体和群体因子1.5-2.0。