c语言计算极值范围用粒子最优算法,粒子群算法（PSO）算法解析（简略版）

首先，粒子最优算法和粒子群算法（PSO）都是一种优化算法，用于求解数学函数的最优解。

对于C语言计算极值范围，可以将其转化为一个数学函数的优化问题，即在给定的范围内寻找函数的最优解。

在PSO算法中，将每个解看作一个粒子，在搜索过程中，每个粒子会根据自身的历史最优位置和群体最优位置进行移动和更新。

具体来说，每个粒子会根据自身位置和速度进行移动，同时计算其所在位置的函数值，并将其与历史最优位置的函数值进行比较。如果当前位置的函数值更优，则更新历史最优位置。

同时，每个粒子也会关注整个群体的最优位置，并根据该位置进行调整。通过不断迭代和更新，最终可以得到函数的最优解。

需要注意的是，PSO算法并不是一种保证全局最优解的算法，可能会陷入局部最优解。因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据进行调整和优化。