粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种基于种群的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的社会行为。下面是PSO算法的一般过程：
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初始化粒子群：创建一个粒子群，其中每个粒子表示问题的一个潜在解。在搜索空间内随机初始化粒子的位置和速度。
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评估适应度：根据每个粒子的当前位置评估其适应度w（目标函数值）。
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更新个体最优：对于每个粒子，将其当前适应度与其个体最优适应度进行比较。如果当前适应度更好，则更新粒子的个体最优位置。
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更新全局最优：识别在所有粒子中具有最佳适应度值的粒子。该粒子的位置被视为全局最优位置。
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更新速度和位置：根据每个粒子的当前速度、位置、个体最优和全局最优，更新每个粒子的速度和位置。新速度是使用PSO方程计算的，其中包括惯性权重、认知权重和社会权重。
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收敛检查：检查终止条件是否满足。该条件可以是最大迭代次数、达到期望适应度值或迭代之间适应度值的小改进。
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重复步骤2至6：重复步骤2至6，直到满足终止条件。
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返回找到的最佳解：算法终止后，将具有最佳适应度值的粒子作为问题的最优解返回。