群体算法（如粒子群优化 (PSO) 或蚁群优化）中的参数调整旨在平衡探索（搜索新区域）和开发（改进已知解）。常见的参数包括种群规模、惯性权重、认知和社会系数（在 PSO 中），或信息素挥发率（在蚁群系统中）。这些参数影响群体如何收敛到解、避免局部最优以及适应特定问题的动态。例如，在 PSO 中，高惯性权重鼓励粒子广泛探索，而较低的值则侧重于改进现有解。调整这些参数可确保算法针对给定问题有效运行。
开发者主要使用三种策略进行调整：经验测试、自适应方法和自动化超参数优化。经验调整涉及从研究或基准中获取初始值（例如，PSO 的认知和社会系数通常设置为 2.0），然后通过试错进行调整。自适应方法在运行时动态调整参数——例如，在迭代过程中将惯性权重从 0.9 线性降低到 0.4，以实现从探索到开发的转变。网格搜索、贝叶斯优化或遗传算法等自动化方法系统地测试参数组合以找到最优设置。Optuna 或 Hyperopt 等工具可以自动化此过程，与手动调整相比可节省时间。
挑战包括参数相互依赖（更改一个会影响其他参数）、测试的计算成本以及对问题的特定敏感性。最佳实践包括从既定默认值开始，利用领域知识缩小范围，并在全面运行之前使用较小的测试进行验证。例如，在蚁群优化解决路径问题时，如果信息素挥发率增加过多，可能会阻止群体形成稳定的路径。监控收敛指标（例如，解的多样性或适应度趋势）有助于及早诊断问题。将自动化工具与迭代测试相结合，可在效率和精度之间取得平衡，确保群体在不过度增加计算开销的情况下适应问题的独特需求。