Particle Swarm Optimization

释义 Definition

粒子群优化（PSO）：一种群体智能启发的优化算法，把候选解看作在搜索空间中移动的“粒子”，粒子依据自身历史最优与群体最优不断调整位置与速度，从而寻找函数的最优（或近优）解。常用于连续参数优化、机器学习超参数调优、工程设计等。（也可扩展到离散/组合优化的变体。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈpɑːrtɪkəl swɔːrm ˌɑːptɪməˈzeɪʃən/

例句 Examples

Particle swarm optimization found a good solution quickly.
粒子群优化很快就找到了一个不错的解。

In this study, particle swarm optimization is used to tune the model’s hyperparameters under noisy evaluation conditions.
在这项研究中，粒子群优化被用于在评估含噪的条件下调整模型的超参数。

词源 Etymology

该术语由三部分构成：particle（粒子）指单个候选解，swarm（群/蜂群）强调群体协同行为，optimization（优化）表示求最优解的过程。PSO最早由 James Kennedy 与 Russell Eberhart 在1990年代提出，灵感来自鸟群、鱼群等群体运动的简单规则如何产生有效的集体搜索。

相关词 Related Words

• Ant Colony Optimization
• Evolutionary Computation
• Genetic Algorithm
• Gradient Descent
• Metaheuristic
• Optimization
• Simulated Annealing
• Swarm Intelligence

文学与著名作品用例 Literary / Notable Works

• Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization（提出PSO的经典论文，最常被引用的源头之一）
• Shi, Y., & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer（改进PSO的重要早期工作）
• Kennedy, J., Eberhart, R., & Shi, Y. (2001). Swarm Intelligence（系统介绍群体智能与PSO的代表性著作）
• Clerc, M. (2006). Particle Swarm Optimization（对PSO收敛性与实践应用有影响的专著）