粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的元启发式算法，常用于解决复杂优化问题。以下是关于PSO的核心信息：
🧠 基本原理
- 灵感来源：模拟鸟群群体智能，通过个体与群体经验更新搜索方向
- 核心组件：
- 粒子：代表潜在解的个体
- 粒子速度：控制搜索方向与步长
- 适应度函数：评估解的优劣
- 迭代流程：初始化粒子群 → 计算适应度 → 更新个体最佳与全局最佳 → 调整速度与位置 → 重复直至满足终止条件
🚀 应用场景
- 机器学习：超参数调优、特征选择
- 工程优化：无线传感器网络部署、路径规划
- 图像处理：图像分割、滤波算法改进
📘 扩展学习
如需深入了解PSO实现细节，可参考：
粒子群优化算法详解
或探索其在深度学习模型压缩中的创新应用：
PSO在AI模型优化中的实践
📌 注意事项
- 避免过度依赖PSO，需结合问题特性选择算法
- 参数调优（惯性权重、学习因子）对性能影响显著
- 支持多目标优化的改进型PSO算法正在研究中
💡 本项目代码仓库已集成PSO在强化学习中的实验案例，欢迎访问项目主页获取完整实现