粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种启发式搜索算法，灵感来源于鸟群和鱼群的群体行为。类似于个体在群体中通过相互学习来寻找食物或避免捕食者，PSO中的粒子在搜索空间内移动以寻找最优解。每个粒子不仅根据自身的经验调整飞行方向，还会参考群体中其他粒子的最佳位置进行调整。

该算法的核心思想是通过模拟社会行为来解决复杂的优化问题。在每一次迭代中，每个粒子都会更新其速度和位置，以更好地适应当前环境。这使得PSO成为解决连续函数优化、神经网络训练及调度问题等领域的有力工具。此外，由于其简单性和有效性，PSO已广泛应用于工程设计、机器学习、信号处理等多个领域。🚀

通过不断迭代与调整，粒子群算法能够有效地探索复杂问题的空间，找到接近最优解的答案。它不仅展示了自然界中的智慧，也为人类解决实际问题提供了新的视角和方法。🔍