粒子群算法（PSO）是一种模拟群体行为的优化算法，广泛应用于工程与科研领域。标准PSO通过模拟鸟群觅食过程实现全局搜索，简单高效。然而，其基本形式可能在复杂问题中陷入局部最优。因此，研究者们提出了多种改进版本，如惯性权重动态调整法和引入混沌理论等，进一步提升了算法性能✨。

以下是Matlab实现代码片段：

```matlab

function [pbestPos, pbestScore, gbestPos, gbestScore] = pso(func, dim, popSize, maxIter)

% 初始化参数

w = 0.9; c1 = 2; c2 = 2;

particles = rand(popSize, dim);

velocities = zeros(popSize, dim);

...

end

```

改进版PSO结合了自适应策略，使算法更具灵活性和鲁棒性。例如，利用量子行为增强粒子多样性，显著提升了解的分布均匀性。这种创新不仅加速了收敛速度，还有效避免了过早收敛的问题。无论是解决函数优化还是路径规划任务，改进PSO都展现了卓越的能力💪！

粒子群算法 PSO Matlab编程 智能优化