粒子群优化算法发展综述

粒子群优化算法发展综述

粒子群优化算法是一种在非线性优化领域有着广泛应用的启发式

搜索技术，它可以解决多种类型的最优化问题，比如最小化函数、求

解约束优化问题等。

粒子群优化算法最早由Eberhart和Kennedy于1995年提出。它

是基于群体智慧的，将优化问题转化为一群粒子在空间中搜索最优解。当前算法实现起来比较简单，且很容易实现并行化，因而在过去二十

余年发展迅速。

首先，在粒子群优化方面的改进主要是针对其随机性的低效率和

分层结构的缺陷。其中，著名的ideas对粒子群算法的改进有：（1）

认知和社会控制参数。这种方法将一些参数引入算法中，以限制粒子

运动的随机性，改善其计算效率；（2）自适应参数。该方法为每个粒

子设计了一组自适应的参数，以提高算法的稳定性和效率；（3）位置

和速度调整。该方法能够保持群体的聚集性和整体的运动方向；（4）

多样性的保持。该方法有利于在算法运行过程中维持和增强群体的多

样性；（5）约束机制的引入。将约束条件引入算法中，求解约束优化

问题；（6）合作优化方法。引入全局优化算法形成一个网络结构，从

而优化特定函数；（7）模拟退火方法。该方法以一定的温度作为参数，使算法在全局优化阶段时具有更强的搜索能力；（8）混合优化方法。

该方法融合了其他优化算法的特点，如遗传算法、蚁群算法等。

此外，粒子群优化算法现在也运用在其它交叉学科，如社会网络、计算神经科学、学习机算法等。基于粒子群优化算法，有关研究者提

出了一些新的改进技术，比如威视算法、袋子算法等。

总而言之，粒子群优化算法近年来发展迅速，各种改进技术得到

广泛的应用，从而使粒子群优化更加有效地解决复杂的最优化问题，

受到了广泛的关注和应用，未来仍有大有可为。