本项目是基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的智能优化算法项目。PSO是一种基于群体智能的优化算法，常用于求解多维函数优化问题。
PSO 算法原理
PSO 算法模拟鸟群或鱼群的社会行为，通过个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。在算法中，每个粒子代表一个潜在的解决方案，并在搜索空间中移动以找到最优解。
粒子群行为
- 位置更新：根据自身经验和其他粒子的经验来更新位置。
- 速度更新：根据自身经验和其他粒子的经验来更新速度。
项目特点
- 高效性：PSO 算法收敛速度快，适用于求解大规模优化问题。
- 鲁棒性：PSO 算法对参数设置不敏感，具有较强的鲁棒性。
- 并行性：PSO 算法可以并行计算，提高计算效率。
应用场景
- 机器学习：用于优化模型参数。
- 神经网络：用于优化神经网络结构。
- 图像处理：用于图像分割和边缘检测。
项目示例
以下是一个简单的 PSO 算法示例：
# PSO 算法示例
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