粒子群算法路径规划流程图

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群、鱼群等社会群体行为的优化搜索算法。用于路径规划时的基本流程图可以分为以下几个步骤：

1. 初始化阶段：创建一群虚拟粒子，每个粒子代表一条可能的路径。给每个粒子随机分配初始的位置（路径起点和终点），以及速度（表示路径的变化方向和速度）。

2. 判断适应度：对于每条路径（粒子位置），计算其适应度值，这通常基于成本函数，比如距离最短、时间最少或能耗最小等。适应度好的路径得分更高。

3. 移动更新：依据粒子的速度和当前全局最优解（全局最佳粒子位置），按照PSO中的公式更新粒子的位置。这个过程包括两个部分：局部最优更新（粒子自身历史的最佳位置）和全局最优更新（整个种群中的最佳位置）。

4. 汇报最优：找到所有粒子的新位置后，比较它们的适应度。如果某个粒子的新位置比旧位置有更高的适应度，就更新该粒子及其邻居的位置为新位置。

5. 迭代循环：重复上述步骤直到达到预设的迭代次数，或者适应度值不再明显改进。在每次迭代后，可能会调整粒子的速度限制、权重参数等，以保持算法的收敛性和效率。

6. 输出结果：最后得到的是粒子群中的最优解，即路径规划的结果。