粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化技术，灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。它主要用于解决连续空间中的优化问题。下面，我们将详细探讨粒子群优化算法的执行流程。
首先，初始化一群随机分布的粒子，每个粒子代表一个可能的解。这些粒子的位置和速度会在搜索空间中不断更新。🔍
接下来，计算每个粒子的适应度值，这是衡量粒子优劣的标准。通过比较当前粒子位置与历史最佳位置，确定个体最优解。📊
随后，根据所有粒子的历史最优解来确定全局最优解。这一过程有助于整个种群朝着更优的方向进化。🌐
然后，依据特定公式更新每个粒子的速度和位置，使粒子向个体最优解和全局最优解靠近。这一步骤是算法迭代的核心。🔄
最后，重复上述步骤直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或适应度值变化幅度小于预设阈值。🚀
通过以上步骤，粒子群优化算法能够有效地寻找复杂优化问题的近似最优解。希望这篇简要介绍能帮助大家更好地理解这一强大的优化工具！👏
粒子群优化 PSO 算法流程