psos几个基本概念?

PSOS是一种粒子群优化算法，模拟鸟群觅食行为。算法中每个粒子代表一个解，通过速度和位置更新寻找最优值。粒子会跟踪个体历史最优位置和群体最优位置，不断调整自身方向。速度更新公式包含惯性权重、认知系数和社会系数三个参数。PSOS常用于函数优化、神经网络训练和路径规划问题。

PSOS的核心参数

惯性权重控制粒子保持原有运动趋势，取值范围0到1。认知系数决定粒子向自身历史最优位置靠近的程度，一般取2。社会系数影响粒子向群体最优位置移动的力度，通常也取2。最大速度限制防止粒子飞出搜索空间，一般设为搜索范围的10%到20%。参数设置直接影响算法收敛速度和精度。