用于数独求解的几何粒子群优化算法设计，将几何粒子群优化算法应用到数独中，解决数独求解问题。

几何粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了自然界中物种的协同进化过程，能够在搜索空间中高效地寻找最优解。将几何粒子群优化算法应用到数独求解中，可以有效地解决数独问题。

具体来说，用于数独求解的几何粒子群优化算法设计，可以将数独问题看作一个优化问题，其中每个格子对应一个变量，取值为该格子中填充的数字。然后，通过几何粒子群优化算法来搜索最优解，即找到一个合法的数独填充方案，使得每个格子的数字都符合数独规则。

几何粒子群优化算法的核心是粒子群的演化过程，其中每个粒子代表一个解，通过不断更新粒子的位置和速度，来搜索最优解。在数独求解中，我们可以将每个粒子看作一个数独填充方案，每个维度对应一个格子中填充的数字。然后，通过适应度函数来评估每个粒子的适应度，即数独填充方案的优劣程度，从而指导粒子的演化过程。

通过将几何粒子群优化算法应用到数独求解中，可以提高求解效率和求解精度，特别是对于难度较高的数独问题，更加有效。同时，该算法还可以为其他类型的优化问题的求解提供参考和启示。