粒子群算法是什么?

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过群体协作寻找最优解。算法中每个粒子代表解空间的一个点，记录自身历史最佳位置和群体最佳位置。粒子速度由当前位置、个体最优和全局最优共同决定。

比如优化路径时，粒子不断调整方向，逐步逼近最短路线；训练神经网络时，粒子调整权重参数，提升模型准确率；解决车间调度时，粒子优化任务顺序，减少等待时间。算法参数包括粒子数量、速度限制、学习因子等，这些值影响收敛速度和结果质量。实际应用中，粒子群算法能快速处理高维问题，适合工程优化、数据分类等场景。