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</div><div contenteditable="false" width="100%"> 在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。

在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。在這里，我們將詳細解釋這兩者： 粒子群優化 （PSO） 粒子群優化 （PSO） 是一種優化技術，其中一組潛在解決方案使用鳥類成群或魚群的社會行為來解決問題。在集群內部，每個片段都被稱為一個粒子，它有可能提供解決方案。

粒子群優化算法的精準調控為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。

圖2 三維空間避障路徑規劃問題描述1.2 粒子群優化算法求解粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優點，非常適合用于復雜環境下的路徑規劃問題。

在調度領域中，常見的群智能優化算法有粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）、蟻群算法（ant colony optimization，ACO）等。

第 1 步：耦合光柵的優化使用內置的粒子群優化（PSO）實用程序，優化SRG的傾斜角、填充因子和光柵高度，以最大限度地提高在法向入射時 550 nm波長下S偏振的透射率。第 2 步：完整特性描述和數據導出光柵優化是使用來自光柵上方的正常入射光進行的。但是，一旦選擇了優化的幾何結構，就必須針對光線追蹤仿真中預期的入射角范圍以及前進和后退方向計算完整的光柵特性。

算法與多參數平衡為同時提升傳感器靈敏度與品質因數（FOM），研究團隊采用粒子群優化（PSO）算法對結構參數進行系統優化。

EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。這種探索與利用的動態平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導。由于EGO最大化信息利用率，在樣本數量極少的情況下表現優于GA。當樣本數量少，且有約束優化時適合使用ego方法。

歷經30余年研究與發展，群體智能研究由最初的蟻群優化算法、粒子群優化算法等群體優化算法開始發展到集群機器人、自重構機器人、無人集群等分布式群體智能系統，再由基于互聯網的群體智能理論、系統與應用發展到人機物融合的群體智能計算，概括而言，目前主要形成以下三種形態.

在參數辨識領域，遺傳、粒子群、狼群等各類智能算法應用得較多，本質都是反復迭代計算，通過有策略地調整參數以盡快獲得滿足迭代目標的結果，本文選用粒子群算法進行參數辨識。儲能控制系統參數辨識基本流程如下。

（a）波導結構示意圖；（b）K空間分析圖圖3 基于RMG的L型光柵波導布局圖光柵優化：RCWA結合PSO的精準設計為實現理論推導的衍射效率分布，團隊采用嚴格耦合波分析（RCWA）結合粒子群優化（PSO）算法，對折疊光柵、出耦合光柵及入耦合光柵的結構進行了優化設計：1.確定光柵核心參數：選用532nm波長，HOYA-FD60W玻璃為波導基底（折射率1.817），波導厚度1mm

視頻測流水利感知系統遠算科技水利應用場景廣泛，創新性研發了視頻測流水利感知系統，以先進AI智能算法正射矯正處理原有圖像，識別捕捉水流示蹤粒子，計算全場河面水流速度，零門檻，易操作，實現1部手機、10秒視頻，3步完成專業水流測速。

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本次研討會我們將介紹基于Lumerical常見的逆向設計方法：粒子群優化（PSO）算法&直接二進制搜索（DBS）算法。分別介紹兩種算法的原理、差異及適用場景，并在Lumerical中對兩個典型器件進行仿真案例實操，助力您快速掌握從算法選型到結果驗證的全流程。研討會末尾設互動答疑環節，為您解決實際應用中的疑難問題，誠邀您共同探索Lumerical逆向設計的高效路徑！

遠算科技也為防洪應急管理部門新推出了水庫群防洪聯合調度數字孿生平臺，智能算法提供聯合調度最優方案，國產可控水利模型實現水庫群趨勢智慧化模擬，為防汛會商提供決策依據。城市內澇預報預警改革開放以來，城鎮化快速發展，一座座高樓拔地而起，隨之帶來的卻是自然調蓄空間不斷縮減，再加上排水系統老舊損毀等問題，突發強降水極易帶來城市內澇風險。

此外，Bensingh[21]結合混合類神經網絡和粒子群優化法來優化制造雙非球面透鏡的制程參數，在雙非球面透鏡的預測曲率和實際曲率之間有很好的一致性(差異小于1%)。目前深度學習已應用于搜索引擎、模型識別、自然語言識別和電子商務等[22]。目前開放原始碼和模塊有Matlab [23]和Python [24]等，可用于進行深度學習編碼，不僅效率高且成本低。

完整描述（過于枯燥建議跳過）：“SilverBullet 是基于人工智能技術的單目標智能優化算法、集成強化學習技術的 SilverWing 單目標智能代理優化算法、單純形算法、方向加速算法、共軛梯度算法、擬牛頓法、截斷牛頓法、線性近似約束優化方法、序貫最小二乘規劃算法、信賴域算法、粒子群及其多種改進算法、第三代非支配排序遺傳算法。

通過建立傾轉翼eVTOL巡航仿真模型，以飛機巡航速度作為控制變量，以巡航時間和電能消耗作為目標函數，結合實際飛行條件設定不同權重，基于改進粒子群算法進行優化求解，可以得出性能參數并對比分析，對減少飛機巡航時間和降低電能消耗均有良好的優化效果。02 關鍵技術分析（一）總體設計能力現代飛行器的總體設計是eVTOL主機廠核心競爭力的重要來源。

目前，在數學模型方法編制運行圖方面，學界常用的理論方法主要包括粒子群優化算法、遺傳算法、分支定界法、拉格朗日松弛算法等，多通過建立整數規劃模型解決相關問題。不論是周期運行圖還是非周期運行圖，由于列車運行圖編制問題涉及領域多、牽涉因素復雜，屬于NP問題，因此運行圖優化問題現階段主要是進行局部優化。但列車運行圖編制存在的主要問題有：一是行車類多種計劃一體化編制的綜合性欠缺。