第13章粒子群优化算法的全局搜索技术

程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。

粒子群算法，又称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新型进化算法。与模拟退火算法类似，PSO从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但相较于遗传算法，PSO更为简单，不涉及交叉和变异操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解。该算法因其易于实现、精度高、收敛速度快等特点而受到学术界的青睐，并在解决实际问题中展现出显著优势。PSO算法被广泛应用于并行计算领域。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种全局优化算法，模拟鸟群或鱼群的集体行为，由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出。该算法通过模拟粒子在多维空间中的飞行和搜索过程来寻找最优解。每个粒子代表一个潜在的解决方案，通过更新速度和位置来逐步接近全局最优解。PSO算法的关键概念包括粒子、位置和速度更新、个人最佳和全局最佳位置、惯性权重和加速常数等。尽管PSO算法在处理非线性和复杂优化问题时具有较好的全局搜索性能，但其也存在易陷入局部最优和收敛速度不稳定的缺点，需要合理设置参数以优化算法性能。

混沌粒子群算法是将混沌运动与传统粒子群算法结合的一种新型优化方法，其独特的全局搜索能力可以有效提升算法性能。

粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。

该资源包含使用 MATLAB 实现粒子群优化算法的所有 .m 函数文件代码。

这是粒子群优化算法的一个非常基础的实现，帮助初学者更好地理解此优化算法。

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

改进的粒子群优化算法被用于解决约束优化问题，这一方法在处理复杂约束条件下表现出色。