粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟类觅食行为的优化算法，通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。以下是使用Python实现粒子群算法的基本步骤和示例代码：
粒子群算法的基本步骤
初始化参数
定义问题的适应度函数。
设置群体规模（粒子数量）和迭代次数。
随机初始化每个粒子的位置和速度。
设置每个粒子的个体最佳位置和整个群体的全局最佳位置。
迭代优化
对于每个粒子：
根据当前位置和速度更新粒子的新速度。
根据新速度更新粒子的新位置。
根据新位置计算适应度函数值。
更新粒子的个体最佳位置和整个群体的全局最佳位置。
结束条件判断：达到预设的迭代次数或满足特定的停止条件。
输出结果
输出全局最佳位置对应的解作为优化问题的最优解。
示例代码