粒子群优化 粒子群优化Particle Swarm Optimization PSO又称粒子群演算法微粒群算法是由 J Kennedy 和 R C Eberhart 等于年开发的一种演化计算技术来源于对一个简化社会模型的模拟其中群swarm来源于微粒群符合 M M Millonas 在开发应用于人工生命artificial life的模型时所提出的群体智能的个基本原则粒子particle是一个折衷的选择因为既需要将群体中的成员描述为没有质量没有体积的同时也需要描述它的速度和加速状态 PSO 算法最初是为了图形化地模拟鸟群优美而不可预测的运动而通过对动物社会行为的观察发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势并以此作为开发算法的基础通过加入近邻的速度匹配并考虑了多维搜索和根据距离的加速形成了 PSO 的最初版本之后引入了惯性权重w来更好的控制开发exploitation和探索exploration形成了标准版本为了提高粒群算法的性能和实用性中山大学英国格拉斯哥大学等又开发了自适应Adaptive PSO版本和离散discrete版本 PSO 算法屬於一種萬能啟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為真實的最佳解