中检失败 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

PSO算法最初是为了模拟鸟群不可预测的飞行运动，通过对动物社会行为的观察，发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势，并以此作为开发算法的基础。通过加入近邻的速度匹配、并考虑了多维搜索和根据距离的加速，形成了PSO的最初版本。之后引入了惯性权重w来更好的控制开发（exploitation）和探索（exploration），形成了标准版本。 本项目拟拟通过基于gbest拓扑结构，分析群体动力学方程中群体中心这一概念，并在此基础上改进群体的动力学方程，以此来试图优化算法的全局收敛性与稳定性。基于已有的精英中心粒子，随机中心粒子，混合中心粒子等研究方向，在实现相关算法的基础上进行分析测试与比较。希望基于此提出一种面向特定场景应用的粒子群算法的创新优化，并实现具体算法验证其有效性。