粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法。它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过个体之间的信息共享来寻找最优解。🔍
在PSO中，每个可能的解决方案都被视为一个“粒子”。这些粒子在搜索空间中以一定的速度移动，这个速度会根据粒子自身的经验和群体的最佳经验进行调整。🎯
算法的基本步骤如下：首先初始化一群随机分布的粒子，然后根据适应度函数评估每个粒子的位置。之后，粒子将根据自身历史最佳位置和群体历史最佳位置更新自己的速度和位置。🌟
PSO的优势在于其简单性、易实现性以及对复杂问题的良好适应性。它不仅适用于连续函数优化，还广泛应用于神经网络训练等领域。💪
总之，粒子群优化算法通过模拟自然界的群体行为，提供了一种有效的解决优化问题的方法。🌈
粒子群算法 PSO 优化算法