我正在阅读软计算算法，目前在“粒子群优化”中，我大致了解该技术，但是，我停在数学或物理部分，我无法想象或理解它是如何工作的或它如何影响飞行，那部分是方程中更新速度的第一部分，称为“惯性因子”
，完整的更新速度方程是：
我在第 2.3 节“惯性因子”的一篇文章中读到：
“算法的这种变体旨在平衡两种可能的 PSO 趋势（取决于参数化），即利用已知解决方案周围的区域或探索搜索空间的新区域。为此，这种变体侧重于粒子的动量分量”速度方程 2. 注意，如果你去掉这个分量，粒子的运动就不会记住之前的运动方向，它总是会接近找到的解。另一方面，如果使用速度分量，或者甚至乘以 aw（惯性权重，平衡动量分量的重要性）因子，粒子将倾向于探索搜索空间的新区域，因为它不能轻易地将其速度改变为最佳解决方案。它必须首先“抵消”先前的动量获得，在这样做的过程中，它能够探索新的区域，时间“花费抵消”先前的动量。这种变化是通过将先前的速度分量乘以权重值 w 来实现的。
但我也无法想象这是如何在物理上或数值上发生的，以及这个因素如何影响从探索级别到开发级别，所以需要一个数值示例来了解它是如何工作的并想象它是如何工作的。
此外，在遗传算法中有一个模式定理，它证明了 GA 成功找到了最优解，PSO 是否有这样的定理。