pso

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法。它通过模拟鸟群觅食行为来寻找问题的最优解。在PSO中，每个优化问题的潜在解都被视为“粒子”，并被赋予一个速度和位置。粒子会根据其自身经验以及群体经验进行移动和调整，从而逐步接近最优解。PSO具有简单易实现、参数少、收敛速度快等优点，适用于连续空间的优化问题。然而，PSO也存在一些缺点，如容易陷入局部最优解、对初始值敏感等。尽管如此，PSO在许多领域都得到了广泛应用，如神经网络训练、函数优化、路径规划等。