粒子群算法是什么?

粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。通过模拟个体在群体中的协作与学习，每个粒子根据自身经验和群体最优位置调整飞行方向。算法中每个粒子代表一个潜在解，通过速度和位置更新公式不断迭代，最终找到最优解。该算法简单高效，广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。

粒子群算法的核心是群体智能和个体学习。每个粒子记录自身历史最优位置和群体最优位置，通过这两个信息更新自己的速度和位置。算法参数包括惯性权重、加速系数等，这些参数影响算法的收敛速度和精度。粒子群算法不需要梯度信息，适用于非线性、多峰复杂问题的求解，在工程实践中表现优异。