粒子群优化算法(PSO)是一种强大的元启发式优化算法，其灵感来自自然界中观察到的群体行为，例如鱼和鸟群。
粒子群算法概念
假设有一群鸟。现在，所有的鸟都饿了，都在寻找食物。这些饥饿的鸟可以与计算系统中渴望资源的任务相关联。现在，在这些鸟的地方，只有一种食物颗粒。这种食物颗粒可以与资源相关联。
众所周知，任务很多，资源有限。因此，这已成为与特定计算环境中类似的条件。
现在，鸟类不知道食物颗粒隐藏在何处。在这种情况下，应该如何设计寻找食物颗粒的算法。
如果每只鸟都试图自己寻找食物，则可能会造成严重破坏并消耗大量时间。虽然鸟类不知道食物颗粒确定的位置，但它们知道与食物颗粒的距离。因此，寻找食物颗粒的最佳方法是跟随离食物颗粒最近的鸟类。在计算环境中模拟鸟类的这种行为，这样设计的算法被称为粒子群优化算法(PSO)。
Python实现粒子群算法
设定问题参数：维数(d)、下限(minx)、上限(maxx)
算法超参数：粒子数（N）、最大迭代次数(max_iter)、惰性（w）、粒子的认知（C1）、群体的社会影响（C2）
Step1:随机初始化N个粒子Xi(i=1,2,...,n)的Swarm种群
Step2:选择超参数值w,c1和c2
Step3:
For Iter in range(max_iter):
For i in range(N):
a.Compute new velocity of ith particle
swarm<i>.velocity=
w*swarm<i>.velocity+
r1*c1*(swarm<i>.bestPos-swarm<i>.position)+
r2*c2*(best_pos_swarm-swarm<i>.position)
b.If velocity is not in range[minx,max]then clip it
if swarm<i>.velocity<minx:
swarm<i>.velocity=minx
elif swarm<i>.velocity[k]>maxx:
swarm<i>.velocity[k]=maxx
c.Compute new position of ith particle using its new velocity
swarm<i>.position+=swarm<i>.velocity
d.Update new best of this particle and new best of Swarm
if swarm<i>.fitness<swarm<i>.bestFitness:
swarm<i>.bestFitness=swarm<i>.fitness
swarm<i>.bestPos=swarm<i>.position
if swarm<i>.fitness<best_fitness_swarm
best_fitness_swarm=swarm<i>.fitness
best_pos_swarm=swarm<i>.position
End-for
End-for
Step 4:Return best particle of Swarm
