粒子群优化器中的学习策略：批判性综述与性能分析

自然界长期以来一直激发了群体智能（swarm intelligence, SI）发展，这是人工智能的一个关键分支，通过建模生物系统中集体行为来解决复杂优化问题。粒子群优化（Particle swarm optimization, PSO）因其简单性和效率而广泛被采用，是群体智能算法中最流行的算法之一。尽管提出了众多学习策略来提高PSO在收敛速度、鲁棒性和适应性方面的性能，但目前尚不存在对这些策略的全面且系统的分析。我们对各种学习策略进行综述和分类，以填补这一空白，评估它们对优化性能的影响。此外，还进行了比较实验评估，以检验这些策略如何影响PSO的搜索动力学。最后，我们讨论了开放性挑战和未来方向，强调需要自适应、智能的PSO变体来解决日益复杂的实际问题。