阿基米德优化算法流程图

阿基米德优化算法的流程图描述了该算法的整体步骤和迭代过程。根据中提供的信息，可以推断出流程图包括以下几个步骤：

1. 初始化：初始化种群个体的位置和速度。每个个体都代表了一个沉浸体（immersed object）。

2. 评估适应度：计算每个个体的适应度值，用于衡量其解决方案的优劣。

3. 更新个体的密度和体积：根据个体与相邻个体的碰撞情况，更新每个个体的密度和体积。

4. 计算个体的加速度：根据个体的密度和体积，计算每个个体的加速度。

5. 更新个体的位置：根据个体的加速度和当前位置，更新个体的新位置。

6. 判断终止条件：检查是否满足终止条件，如果满足则结束算法，否则返回步骤2进行下一次迭代。

通过以上步骤的循环迭代，阿基米德优化算法不断搜索最优解的空间。请注意，这只是基本的流程图，具体的数学表达式和计算细节可以参考中提供的详细数学表达式。