求函数最小值的粒子群优化算法实验，函数是y＝∑Xi的平方，i从1取到30，Xi大于等于-100，小于等于100，用Python回答

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种模拟鸟群觅食行为的全局优化算法，常用于寻找复杂函数的局部或全局最优解。对于给定的问题，我们有一个目标函数 y = ∑(Xi^2)，其中 Xi 是从 -100 到 100 的实数变量，我们要找到这些变量的组合使得函数值最小。

首先，你需要安装必要的库，如 `psoptimization` 或者 `deap`（如果它们还没有被安装）。然后，我们可以定义一个简单的PSO过程：

import numpy as np
from psoptimization import ParticleSwarmOptimization

# 定义目标函数
def fitness_function(positions):
    return sum([x**2 for x in positions])

# 参数设置
lower_bound = -100 * np.ones(30)   # 下界
upper_bound = 100 * np.ones(30)    # 上界
swarmsize = 50                      # 粒子数量
max_iterations = 100                # 最大迭代次数

# 创建PSO实例并进行优化
optimizer = ParticleSwarmOptimization(
    lower_bound=lower_bound,
    upper_bound=upper_bound,
    function=fitness_function,
    swarmsize=swarmsize,
    max_iterations=max_iterations)

best_position, best_fitness = optimizer.optimize()

这段代码首先定义了目标函数 `fitness_function`，然后设置了搜索空间的边界、粒子数量以及最大迭代次数。`ParticleSwarmOptimization` 类会根据这些参数执行PSO算法，返回最佳位置（即Xi的最小值组合）和对应的函数最小值。

运行此代码后，`best_position` 将包含找到的最小值解，`best_fitness` 则表示该解使函数达到的最小值。