粒子群算法，又称为粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是一种基于群体智能的优化算法。它最初由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出，灵感来源于鸟群捕食行为的研究。在PSO中，每个优化问题的潜在解都被视为搜索空间中的一个“粒子”，所有粒子根据自身的经验以及同伴的经验来调整自己的速度和位置，以寻找最优解。
粒子群算法具有多个显著特点：
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简单性和易实现性：相较于其他复杂的优化算法，PSO的规则相对简单，易于编程实现，这使得它在实际应用中非常受欢迎。
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参数较少：PSO算法需要的调整参数不多，这降低了其调优难度，使得算法更加实用。
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多领域适用性：粒子群算法已经被广泛应用于各种领域，包括但不限于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及遗传算法的应用等。
四种粒子群算法 :
基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法
基于混合粒子群算法的TSP搜索算法
基于粒子群算法的PID控制器优化设计
粒子群算法的寻优算法
源码下载:
4种粒子群算法的Matlab实现
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