通俗解释一下粒子群算法

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的计算智能优化算法。它将一群虚拟“粒子”比作真实世界中的生物群体，每个粒子都有自己的位置（解决方案）和速度。算法的工作流程大致如下：

1. 初始化：设置一组随机的粒子位置（解空间中的初始猜测点），以及它们的速度。通常还有两个重要的参数，即全局最佳位置（当前最优解）和局部最佳位置（每个粒子找到的局部最优解）。

2. 迭代：在每一轮迭代中，粒子会更新其速度和位置。速度取决于粒子自身的最佳位置、全局最佳位置以及学习因子（控制对历史记忆的依赖）。粒子会沿着这两个方向移动，尝试寻找更好的解决方案。

3. 更新：根据新的位置，每个粒子的位置会被接受或拒绝，这通常基于新位置是否带来更优的结果。如果粒子的新位置更好，那么它的位置和速度都会被更新。

4. 终止条件：当达到预设的最大迭代次数或满足某个停止准则（如足够接近全局最优解）时，算法结束，返回全局最佳位置作为最优解。