请简述粒子群优化算法的操作流程。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的操作流程如下：

1. 初始化：设定粒子数目、每个粒子的初始位置和速度、目标函数和停止条件等。

2. 计算适应度：对每个粒子根据当前位置计算其适应度值。

3. 更新个体最优位置：对于每个粒子，如果当前位置的适应度值优于其个体最优位置，则更新个体最优位置。

4. 更新全局最优位置：对于所有粒子，如果当前位置的适应度值优于全局最优位置，则更新全局最优位置。

5. 更新粒子速度：根据当前位置、个体最优位置和全局最优位置，更新粒子速度。

6. 更新粒子位置：根据更新后的速度，更新粒子位置。

7. 判断停止条件：如果满足停止条件，则结束算法，否则返回第二步继续迭代。

PSO算法的核心是通过不断调整粒子速度和位置，使得粒子逐渐趋近于全局最优位置，从而找到目标函数的最优解。