粒子群优化

算法参数

PSO参数包括：群体规模m，惯性权重w，加速常数c₁和c₂，最大速度Vₘₐₓ，最大代数Gₘₐₓ。
Vₘₐₓ决定在当前位置与最好位置之间的区域的分辨率（或精度）。如果Vₘₐₓ太高，微粒可能会飞过好解，如果Vₘₐₓ太小，微粒不能进行足够的探索，导致陷入局部优值。该限制有三个目的：防止计算溢出；实现人工学习和态度转变；决定问题空间搜索的粒度。
惯性权重w使微粒保持运动的惯性，使其有扩展搜索空间的趋势，有能力探索新的区域。
加速常数c1和c2代表将每个微粒推向pbest和gbest位置的统计加速项的权重。低的值允许微粒在被拉回来之前可以在目标区域外徘徊，而高的值导致微粒突然的冲向或者越过目标区域。
如果没有后两部分，即c₁ = c₂ = 0，微粒将一直以当前的速度飞行，直到到达边界。由于它只能搜索有限的区域，将很难找到好的解。
如果没有第一部分，即w = 0，则速度只取决于微粒当前的位置和它们历史最好位置pbest和gbest，速度本身没有记忆性。假设一个微粒位于全局最好位置，它将保持静止。而其它微粒则飞向它本身最好位置pbest和全局最好位置gbest的加权中心。在这种条件下，微粒群将统计的收缩到当前的全局最好位置，更象一个局部算法。
在加上第一部分后，微粒有扩展搜索空间的趋势，即第一部分有全局搜索的能力。这也使得w的作用为针对不同的搜索问题，调整算法全局和局部搜索能力的平衡。
如果没有第二部分，即c₁ = 0，则微粒没有认知能力，也就是“只有社会（social-only）”的模型。在微粒的相互作用下，有能力到达新的搜索空间。它的收敛速度比标准版本更快，但是对复杂问题，比标准版本更容易陷入局部优值点。
如果没有第三部分，即c₂ = 0，则微粒之间没有社会信息共享，也就是“只有认知（cognition-only）”的模型。因为个体间没有交互，一个规模为m的群体等价于m个单个微粒的运行。因而得到解的几率非常小。

收敛性

收敛性的数学证明帮助了PSO的发展和应用, 但此内分析具有很大的局限性. 为PSO加入正交学习后，算法的全局收敛、收敛精度及鲁棒可靠性都得到了提高.