🌟PSO算法的改进(参数)✨

粒子群优化算法（PSO）作为一种高效求解复杂问题的工具，在人工智能领域占据重要地位。然而，传统PSO算法在面对高维或非线性问题时，容易出现早熟收敛和局部最优等问题。因此，对PSO算法进行参数优化显得尤为重要。🔍

首先，通过引入惯性权重动态调整机制，增强算法全局搜索能力。其次，采用自适应变异策略，有效避免陷入局部最优陷阱。此外，结合多种启发式规则，如随机扰动与多群体协作，进一步提升了解的多样性与收敛速度。💻

经过一系列实验验证，改进后的PSO算法不仅提高了计算精度，还显著缩短了运行时间。这项研究为解决实际工程问题提供了新思路，也为后续算法优化奠定了坚实基础。🚀

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