粒子群優化

粒子群優化 （ Particle Swarm Optimization, PSO ） ， 又稱粒子群演算法 、 微粒群算法 ， 是由 J. Kennedy 和 R. C. Eberhart 等於1995年開發的一種演化計算技術 ， 來源於對一個簡化社會模型的模擬 。 其中 “ 群 （ swarm ） ” 來源於微粒群符合 M. M. Millonas 在開發應用於人工生命 （ artificial life ） 的模型時所提出的群體智能的5個基本原則 。 “ 粒子 （ particle ） ” 是一個折衷的選擇 ， 因爲既需要將群體中的成員描述爲沒有質量 、 沒有體積的 ， 同時也需要描述它的速度和加速狀態 。 PSO 算法最初是爲了圖形化地模擬鳥群優美而不可預測的運動 。 而通過對動物社會行爲的觀察 ， 發現在群體中對信息的社會共享提供一個演化的優勢 ， 並以此作爲開發算法的基礎 。 通過加入近鄰的速度匹配 、 並考慮了多維搜索和根據距離的加速 ， 形成了 PSO 的最初版本 。 之後引入了慣性權重w來更好的控制開發 （ exploitation ） 和探索 （ exploration ） ， 形成了標準版本 。 爲了提高粒群算法的性能和實用性 ， 中山大學 、 （ 英國 ） 格拉斯哥大學等又開發了自適應 （ Adaptive PSO ） 版本和離散 （ discrete ） 版本 PSO 算法屬於一種萬能啓發式演算法 ， 能夠在沒有得知太多問題資訊的情況下 ， 有效的搜尋具有龐大解空間的問題並找到候選解 ， 但同時不保證其找到的最佳解爲真實的最佳解 。