举例说明粒子群算法算法的搜索原理，并简要概述粒子群算法有哪些特点

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的优化算法，其基本思想是将问题的解表示为一组粒子，每个粒子的位置和速度在搜索空间中不断更新。搜索原理主要分为以下几个步骤：

1. 初始化：创建一群粒子，每个粒子有当前位置（solution vector）和速度（velocity），以及全局最佳解（gBest）和个体最佳解（pBest）。

2. 移动更新：每个粒子根据其当前速度和位置，以及群体中的最佳解（gBest）和个体最佳解（pBest），更新其速度和位置。速度更新通常使用加权平均，结合学习因子（acceleration coefficients）和随机扰动，模仿了鸟类的领航行为。

3. 前向运动：根据更新后的速度移动到新的位置，尝试找到更优解。

4. 更新最佳解：比较新位置和旧位置的适应度（fitness），如果新位置的适应度更好，则更新个体最佳解和全局最佳解。

5. 重复迭代：如果达到预设的迭代次数或适应度不再改善，则结束算法，否则返回步骤2。

粒子群算法的特点包括：
- 并行性强：可以在多个粒子上并行进行搜索，适合处理大规模优化问题。
- 自适应：通过动态调整学习因子，算法能够自动调整搜索的强度和广度。
- 非线性收敛：可能在局部最优附近徘徊，但通常能跳出局部最优，寻找全局最优解。
- 可解释性差：由于模拟生物行为，其内部机制相对难以直观理解。