在粒子群優(yōu)化（PSO）算法中，參數(shù)的更新通常依賴于目標(biāo)函數(shù)。如果目標(biāo)函數(shù)保持不變，那么在每次迭代中，粒子群算法將嘗試找到最優(yōu)解，而不會(huì)改變參數(shù)。

這并不意味著粒子群算法沒有改進(jìn)或優(yōu)化。實(shí)際上，許多研究者已經(jīng)提出了各種改進(jìn)方法，以提高算法的性能和效率。例如，通過引入慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子等參數(shù)，可以調(diào)整算法的行為，使其更適應(yīng)不同的問題和環(huán)境。此外，還可以通過限制搜索空間的大小，或者使用其他啟發(fā)式方法來加速收斂過程。

因此，雖然目標(biāo)函數(shù)保持不變，但粒子群算法仍然可以通過調(diào)整其參數(shù)和行為來提高性能。