智能优化算法 🚀 粒子群算法原理 (附代码) 📊

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化技术，灵感来源于鸟群或鱼群的集体行为。在PSO中，每个潜在解都是搜索空间中的一个“粒子”，这些粒子通过迭代过程不断调整其速度和位置以寻找最优解。🚀

首先，初始化一群随机分布的粒子，并为每个粒子设定初始速度。在每次迭代中，粒子会根据自身的“最好位置”（个人最佳值，pBest）和整个群体的“最好位置”（全局最佳值，gBest）来更新自己的速度和位置。🔍

这一过程中，每个粒子都会学习从自己的经验（pBest）和同伴的经验（gBest）中获取信息，从而引导群体向最优解靠近。🌈

为了便于理解和应用，我将附上一段Python代码实现，帮助大家更好地掌握这一算法的基本框架。💻

通过以上步骤，粒子群算法能够高效地解决复杂的优化问题，在机器学习、工程设计等领域有着广泛的应用。💡

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