改进粒子群算法流程图

改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）是一种基于群体智能的搜索算法，用于解决复杂的优化问题。其基本流程可以概括为以下几个步骤：

1. 初始化阶段：
- 创建粒子群体：生成一组随机位置和速度作为粒子的位置和运动状态。
- 设置参数：包括粒子数量、种群大小、学习因子（inertia weight）、认知系数（cognitive coefficient）和社会系数（social coefficient）。

2. 评估适应度：
- 对每个粒子计算目标函数值，这是粒子“质量”的衡量标准。
- 更新全局最佳解（gBest），记录当前找到的最佳位置。

3. 移动过程：
- **个人最优更新**：如果粒子当前位置的适应度比其历史最好位置更好，就更新个人最优（pBest）。
- **领导力更新**：依据个人最优和全局最佳，粒子的速度和位置受到两部分影响：一部分是由自身过去的最佳位置推动（cognitive term），另一部分是参考群体中最优个体的方向（social term）。

4. 学习与调整：
- **速度更新**：粒子的新速度由其过去速度加上基于领导力的调整项得到。
- **位置更新**：根据新速度，粒子的位置进行微小变化。

5. 限制检查与迭代终止：
- 检查是否达到最大迭代次数或者收敛条件（如所有粒子接近全局最优）。
- 如果未满足停止条件，返回步骤3继续下一轮迭代。

6. 结果输出：
- 输出最终粒子群体的全局最优解作为算法的结果。