强化学习参数自适应粒子群优化算法

收敛显著加速

通过强化学习网络动态调节粒子群算法系数，在多个基准函数上相比主流PSO变体收敛更快。

Yin, Shiyuan · 金民 · 鲁华祥 · 龚国良 · 毛文宇 · 陈刚 · 李文昌

Complex and Intelligent Systems 2023

参数信息

基准函数数量

28

技术优势

加速收敛

通过强化学习动态调节惯性权重和加速系数，使粒子更快向最优解聚集。

超越主流变体

在多个基准函数上显著优于现有先进PSO变体。

应用场景

• 智能优化求解器：替代传统PSO模块，自动调节参数，提升求解效率。
• 强化学习控制：为参数调节提供数据驱动决策，免去人工调试。
• 工程优化软件：嵌入优化软件，提升复杂工程问题的求解速度。