粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟生物群体智能行为的全局随机搜索方法，是一种用于解决优化问题的算法。它是一种动态模糊系统，用于处理很多问题，如优化位置和控制。基本思想是由社会种群中的许多智能体（粒子）共同构成，粒子具有个体历史记忆，群体全局信息和一种随机性，每一个粒子容纳了储存在优化搜索空间的知识，而粒子的形变、运动和位置更新以及它们之间的信息交换带来了搜索及其结果的提高。算法的时间复杂度低（线性或指数），容易理解，易于实现，不需要优化约束，而且可能具有良好的可读性和可扩展性；可以在搜索过程中使用一组参数，从而使可用于社会优化；它只是一种全局迭代，因此少数最优解成为最终结果；灵活性强，可以适应不同的问题和环境，并能够获得更高品质的优化解。
粒子群优化的基本流程主要包括：
1. 初始化粒子群：随机设置一定数量的粒子位置和速度；
2. 更新群体最优位置：将每一个粒子目前位置和历史最优位置进行比较；
3. 更新各个粒子速度和位置：更新粒子位置时考虑粒子历史最优位置和群体最优位置；
4. 对优化结果进行评价；
5. 重复迭代步骤1-4，直到结束条件满足为止。
粒子群优化在运用于优化问题时，可以根据问题设置的约束条件，分为普通的PSO算法和非约束的PSO算法。普通的PSO算法在迭代过程中对约束条件进行检验，仅在约束条件内向最优解搜索，一旦粒子数量越界系统会通过某种策略进行修正；而非约束的PSO算法则把约束条件考虑在更新粒子运动的最优速度上，允许粒子跳出最优解障碍，使其可以探索到更大的搜索空间，新的有效解可以被寻找出来，进一步改善目标函数的值，从而达到最佳效果。
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