粒子群算法（Particle Swarm Optimization）

最新推荐文章于 2025-07-06 18:33:16 发布
最新推荐文章于 2025-07-06 18:33:16 发布
阅读量8.5k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 启发式优化算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30981697/article/details/69948718
粒子群算法（PSO）是一种启发式优化方法，源自鸟群捕食行为。算法中，每个解空间点为粒子，具有位置和速度，根据适应度、自身最优和全局最优更新。优点包括实现简单、精度高、并行处理。缺点是随机初始化影响结果，参数设置敏感。优化策略包括通过贪婪算法预处理，动态调整粒子数量。改进算法如APSO和DPSO能提高收敛性和避免早熟收敛，但可能增加计算开销。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

粒子群算法（Particle Swarm Optimization）

  粒子群算法是一种启发式优化算法，1995年由Eberhart和kennedy提出。该算法起源于鸟群捕食的启发，进而利用群体智能在解空间中不断搜索取得最优解。

1 基本PSO算法介绍

  在粒子群算法中，每个解空间中的点被抽想成为一个d维的粒子，且每一个粒子对应着由目标函数决定的适应度（fitness）。同时每一个粒子对应着解空间中的位置以及各自拥有一个速度，它们在解空间中不断搜索问题的最优解的同时收到各自变化以及当前全局最优解的影响。粒子的速度以及位置更新公式如下：

vt+1=w⋅vt+c1rand()(pbestt−p

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带注释）
qq_51929160的博客
04-10 8638
粒子群优化算法（ PSO）是一种基于群体智能的优化方法，受鸟群觅食行为的启发而开发。它通过模拟一群粒子在解空间中的搜索行为来寻找最优解，每个粒子代表一个潜在的解决方案。粒子们根据自身找到的最佳位置（个体最优）和整个群体中的最佳位置（全局最优）来更新自己的速度和位置。PSO的显著优点包括实现简单、不需要目标函数的梯度信息、以及参数调整少，使其成为解决非线性和复杂优化问题的有效工具。PSO广泛应用于机器学习、工程设计和其他科学领域。
【粒子群算法】（Particle Swarm Optimization）超详细解析+入门代码实例
weixin_49830062的博客
09-03 1652
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。
粒子群优化算法
01-10
多目标粒子群优化算法，万能公式，改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数 。对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数
粒子群优化算法(PSO)
热门推荐
MyArrow的专栏
05-26 11万+
1. 概念     粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。     源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．     PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模
粒子群算法的原理与实现示例
最新发布
归去来兮的博客
07-06 1130
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出，其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。
MATLAB实现粒子群算法 Particle Swarm Optimization【数学建模、科学计算算法】.zip
04-14
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。该算法模仿了鸟群或鱼群的集体行为，通过群体中的每个粒子相互协作寻找全局最优解。在MATLAB中...
基于matlab与工具箱的粒子群算法Particle Swarm Optimization设计与实现
04-29
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种在复杂多目标优化问题中广泛应用的全局寻优算法，它源于对鸟群飞行行为的模拟。在MATLAB环境下，PSO算法的实现结合了强大的数学计算能力和丰富的工具箱...
基于matlab的粒子群算法Particle Swarm Optimization设计与实现
04-29
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群群体行为的全局优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它利用种群中的每个粒子（搜索者）在搜索空间中的移动来寻找最优解。在...
粒子群优化算法Particle swarm optimization algorithm
09-20
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出。该算法受到鸟群捕食行为的启发，模拟了群体中个体间的交互和学习过程，以...
粒子群优化算法，
01-08
粒子群算法的各种matlab代码，有多种function实例。包括解决约束类问题
粒子群优化算法（详细易懂，很多例子）
12-13
详细、透彻介绍粒子群算法比较好的PPT课件，适合初学者透彻理解粒子群算法的概念、原理和流程
Particle Swarm Optimization（粒子群算法原版论文）
10-26
Particle Swarm Optimization（粒子群算法原版论文）（James Kennedy and Russell Eberhart） 经典
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）
IT荻的博客
02-19 6738
转自：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6062535.html 粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全...
粒子群算法
weixin_45758998的博客
08-23 1262
1.简介 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值。另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值。 2.公式 迭代公式： vid=w∗vid+c1r1(pid−xid)+c2r2(pgd−xid) {v_{i
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值