粒子群优化算法的工作流程

1. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，并分配随机的位置和速度。

2. 计算适应度值：用适应度函数计算每个粒子的适应度值。

3. 更新个体最优值和全局最优值：对于每个粒子，比较其当前位置和个体历史最优位置的适应度值大小，更新个体历史最优位置；比较当前位置和全局历史最优位置的适应度值大小，更新全局历史最优位置。

4. 更新速度和位置：根据粒子群算法的速度更新公式，更新每个粒子的速度；根据速度更新公式，更新每个粒子的位置。

5. 判断停止条件：如果算法迭代次数达到预设值或者全局最优值满足一定精度要求，停止算法；否则回到第2步继续迭代。

6. 输出结果：输出粒子群算法得到的最优解及其适应度值。

以上是粒子群优化算法的基本工作流程，具体实现中还需要根据问题的具体要求和特点进行调整和优化。