Python实现粒子群算法的示例

PSO算法的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡，这在很大程度上依赖于算法的控制参数，包括粒子群初始化、惯性因子w、最大飞翔速度和加速常数与等。PSO算法具有以下优点：不依赖于问题信息，采用实数求解，算法通用性强。需要调整的参数少，原理简单，容易实现，这是PSO算法的最大优点。协同搜索，同时利用个体局部信息和群体全局信息指导搜索。对于目标函数仅能提供极少搜索最优值的信息，在其他算法无法辨别搜索方向的情况下，PSO算法的粒子具有飞越性的特点使其能够跨过搜索平面上信息严重不足的障碍，飞抵全局最优目标值。同时， PSO算法的缺点也是显而易见的：算法局部搜索能力较差，搜索精度不够高。PSO算法设计的具体步骤如下：