伪代码 PSO

以下是基本的粒子群优化（PSO）算法的伪代码：

初始化粒子群
while (未达到停止条件) do
    for each 粒子 in 粒子群 do
        计算当前粒子的适应度值
        if (当前适应度值优于个体历史最优适应度值) then
            更新个体历史最优位置
        end if
        if (当前适应度值优于全局最优适应度值) then
            更新全局最优位置
        end if
        更新粒子速度和位置
    end for
end while
输出全局最优位置

在此算法中，粒子代表可能的解决方案，其速度和位置随时间进行调整，以优化适应度函数（也称为目标函数）。每个粒子都有一个历史最优位置和一个全局最优位置，用于指导其移动。在算法的每次迭代中，每个粒子都会计算其自身的适应度值，并检查是否需要更新其历史最优位置和全局最优位置。最终，算法将输出全局最优位置，即最佳解决方案。