粒子群算法什么意思

粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化方法。算法中每个粒子代表一个潜在解，在解空间中飞行并记录自身经历的最佳位置。粒子通过跟踪个体极值和群体极值来更新速度和位置，逐步逼近最优解。这种方法广泛应用于路径规划、神经网络训练和工程优化等领域，能有效解决复杂的非线性问题。粒子群算法具有参数少、实现简单的特点，在20世纪90年代由Kennedy和Eberhart提出后，迅速成为热门优化技术。

粒子群算法的核心是信息共享机制。每个粒子向群体中的其他粒子传递自己找到的最优位置信息，形成集体智慧。算法中的惯性权重控制粒子探索与开发的平衡，较大的权重促进全局搜索，较小的权重增强局部精细搜索。实际应用中，粒子群算法已成功用于电力系统调度、图像处理和机器人路径规划等问题。通过调整算法参数，可以解决从简单到复杂的各类优化挑战，展现出强大的适应性和灵活性。