摘要: 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群集智能算法，是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此，该算法一提出就吸引了广泛关注。目前，粒子群优化算法应用于神经网络训练、... 展开 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群集智能算法，是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此，该算法一提出就吸引了广泛关注。目前，粒子群优化算法应用于神经网络训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果，有着广阔的应用前景。 论文对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要的介绍，分析了粒子群优化算法的原理及算法流程，对算法参数的选择做了详细的研究，并进行了相应的仿真实验。通过对十年来粒子群改进算法的研究，提出了四种改进思路，介绍了一些典型的改进模型。针对高维复杂函数优化，本文提出一种改进的粒子群优化算法，实验结果表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。将这种改进的粒子群优化算法用于求解非线性方程组，能较快地求出复杂非线性方程组的最优解，而且求解精度高、收敛速度快。数值仿真结果显示了该算法的有效性和可行性，为求解非线性方程组提供了一种实用的方法。针对约束优化问题，采用一个简单的基于粒子与可行域边界最远距离的罚函数处理约束的机制，使得算法高效实现。 收起