【计算智能】粒子群优化算法参数和策略改进

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一、PSO算法 PSO算法 是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自鸟群的集体行为，特别是觅食行为。 每个粒子代表潜在的解决方案， 并通过跟随当前的最优解（个体最优和全局最优）来 调整自己的位置。 关于算法的详细基础介绍，请参照前文~ 二、参数和策略改进 1. 权重因子 a. 惯性权重 $\omega$ （影响粒子速度的前一值） 作用： 用于控制粒子速度的保留程度，帮助算法在全局搜索和局部搜索之间找到平衡。 取值范围： 一般设置为0.9至逐渐减小到0.4。这种递减方式有助于初期进行广泛的搜索，随后集中于局部区域，提高精确度。 惯性权重 $\omega$ 的影响 当 $\omega = 1$ 时： 保持当前速度，不考虑个体或群体的学习影响，粒子将继续沿着当前速度移动。 有助于全局搜索但可能导致粒子过快地飞出最优区域。 当 $\omega = 0$ 时： 忽略历史速度，速度完 ………………………………