粒子群优化算法（PSO）在解决优化问题时，关键步骤包括解的编码和适应度函数的定义。PSO的一个亮点是实数编码，无需像遗传算法那样采用二进制编码或特殊操作，如对于函数f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2的求解，解直接表示为(x1, x2, x3)，适应度函数即为f(x)。优化过程是迭代的，通常以达到预定的循环次数或最小误差作为终止条件。 PSO参数设置相对较少，主要包括： 粒子数：推荐值为20-40，复杂问题可增至100或200个粒子。 粒子长度：由优化问题的解的维度决定。 粒子范围：同样根据问题定义，每维有特定的范围。 Vmax（最大速度）：通常设置为粒子范围宽度，如(x1在[-10,10])，Vmax为20。 学习因子(c1, c2)：通常取2，文献中也有其他值，一般c1=c2且在0-4之间。 中止条件：根据具体问题确定，如最小错误要求和最大循环次数。 PSO有两种版本：全局和局部。全局版速度快但可能陷入局部最优；局部版收敛慢但较少陷入局部最优。通常先用全局PSO初步探索，再用局部PSO进行深入搜索。 最后，惯性权重是一个额外参数，由Shi和Eberhart在1998年的论文《A modified particle swarm optimizer》中提出，对算法性能有重要影响，可供进一步研究。 扩展资料 粒子群优化算法又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。