PSO（粒子群優(yōu)化）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。它通過(guò)模擬鳥群覓食行為，將每個(gè)個(gè)體視為一個(gè)“粒子”，每個(gè)粒子在搜索空間中尋找最優(yōu)解。

PSO算法的主要步驟如下：

1. 初始化：隨機(jī)生成一組粒子，每個(gè)粒子包含其位置和速度信息。
2. 更新粒子位置：根據(jù)當(dāng)前最優(yōu)解、個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解，計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，并根據(jù)公式更新粒子的位置。
3. 更新粒子速度：根據(jù)當(dāng)前最優(yōu)解、個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解，計(jì)算每個(gè)粒子的慣性權(quán)重，并根據(jù)公式更新粒子的速度。
4. 迭代終止條件：當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或適應(yīng)度值不再變化時(shí)，結(jié)束迭代。

PSO算法的優(yōu)點(diǎn)包括簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快、適用于非線性復(fù)雜系統(tǒng)等。PSO算法也存在一些局限性，如容易陷入局部最優(yōu)解、對(duì)初始參數(shù)敏感等。因此，在使用PSO算法時(shí)，需要根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的參數(shù)和調(diào)整策略。