粒子群算法的基本概念是什么

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过群体协作寻找最优解。算法中每个粒子代表潜在解，在解空间中移动并记录自身最佳位置和群体最佳位置。粒子速度由个体经验和群体经验共同决定，公式包含位置更新和速度更新两部分。实际应用中，算法能快速收敛到全局最优，常见于路径规划、神经网络训练等领域。参数设置如群体规模、迭代次数直接影响算法性能。

粒子群算法具有简单高效特点，无需梯度信息即可解决复杂优化问题。算法初始化随机生成粒子位置和速度，通过迭代更新逐步逼近最优解。实际案例包括电力系统调度、图像处理、机器人路径规划等。收敛速度和精度受惯性权重、学习因子等参数影响，不同问题需要针对性调整参数设置。算法适用范围广泛，从工程优化到金融决策均有应用价值。