从无人机角度，考虑信号强度和群体速率平均最大值为目标去优化参数

如果从无人机角度出发，考虑信号强度和群体速率平均最大值为目标去优化参数，可以将优化目标函数重新定义为：

适应度值 = w1 * (信号强度) + w2 * (群体速率平均最大值)

其中，w1和w2分别是信号强度和群体速率平均最大值的权重。这样，粒子群算法的主要伪代码如下：

1. 初始化粒子群
   for i in range(粒子数):
       初始化位置和速度
       计算适应度值
       初始化个体最优解和适应度值
   初始化群体最优解和适应度值

2. 迭代优化
   for t in range(最大迭代次数):
       for i in range(粒子数):
           更新粒子速度和位置
           计算新位置的适应度值
           更新个体最优解和群体最优解
       if 达到终止条件:
           break

3. 输出最优解
   输出群体最优解对应的轨迹

4. 粒子速度和位置更新
   for i in range(粒子数):
       更新粒子速度
           v_i(t+1) = w * v_i(t) + c1 * rand() * (p_i(t) - x_i(t)) + c2 * rand() * (p_g(t) - x_i(t))
       更新粒子位置
           x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)

5. 适应度函数计算
   计算粒子的适应度值
       根据粒子的位置计算信号强度和群体速率平均最大值
       适应度值 = w1 * (信号强度) + w2 * (群体速率平均最大值)

6. 个体最优解和群体最优解更新
   更新个体最优解
       if 适应度值 > 个体最优解的适应度值:
           更新个体最优解
   更新群体最优解
       if 适应度值 > 群体最优解的适应度值:
           更新群体最优解

其中，信号强度可以通过计算无人机与网络中继站之间的距离和传输功率来计算；群体速率平均最大值可以通过计算所有无人机速率的平均值和最大值来计算。需要注意的是，具体参数的设定需要根据问题的实际情况进行调整。