最优化算法 之 PSO算法

最新推荐文章于 2025-07-09 10:49:31 发布
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分类专栏： 算法学习 文章标签： 算法 优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YoYoDelphine/article/details/52783431
本文介绍了PSO算法的基本原理，包括算法的步骤和参数设置，如粒子的初始化、适应值计算、全局和局部最优的选择，以及迭代更新过程。文章还提到了在实现过程中需要考虑的参数，如迭代次数、粒子个数、速度限制等。最后，文章预计将展示PSO算法的代码实现。

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(一)PSO算法简要介绍

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PSO算法是一种最优化算法。它预定义一组粒子，和计算粒子适应值(fitness value)的函数。然后进行如下步骤：

(1) 随机化这些粒子，并根据适应值函数算出所有粒子的适应值；
(2) 选出当前所有粒子适应值最优的粒子，保存为全局最优粒子gbest；保存当前所有粒子的适应值，为局部最优粒子lbest(,)(由于现在是第一次求粒子fitness value,故选择当前所有粒子的适应值为每个粒子的局部最优粒子);
(3) 将每个粒子按如下公式迭代更新，再次计算适应值。

v=swarm+c1∗rand∗(g
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