matlab 粒子群优化算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群捕食行为来寻找最优解。在PSO中，每个解被看作是一个粒子，每个粒子有自己的位置和速度，并且通过不断地更新位置和速度来寻找最优解。

PSO算法的基本流程如下：
1. 初始化粒子群的位置和速度；
2. 计算每个粒子的适应度值；
3. 更新每个粒子的速度和位置；
4. 判断是否满足停止条件，如果满足则输出最优解，否则返回第2步。

PSO算法的优点是易于实现和收敛速度快，但也存在一些缺点，如易陷入局部最优解、对参数敏感等。