粒子群算法的优缺点？

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种于群体智能的优化算法，模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。它通过不断迭代更新粒子的位置和速度来搜索最优解。

粒子群算法的优点包括：
1. 简单易实现：粒子群算法的基本思想简单，易于理解和实现。
2. 全局搜索能力强：粒子群算法具有全局搜索能力，能够在搜索空间中找到较好的解。
3. 适用范围广：粒子群算法适用于连续优化问题和离散优化问题，可以应用于多种领域。

粒子群算法的缺点包括：
1. 对参数敏感：粒子群算法中的参数设置对算法性能影响较大，需要经验调参。
2. 可能陷入局部最优：粒子群算法容易陷入局部最优解，对于复杂问题可能无法找到全局最优解。
3. 需要大量迭代次数：粒子群算法通常需要较多的迭代次数才能达到较好的结果，计算时间较长。