粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于解决复杂的非线性问题。它通过模拟群体中个体的行为，如鸟类觅食或鱼群游动，来寻找最优解。与遗传算法类似，粒子群算法也依赖于种群的多样性，但其操作更为简单直观。

粒子群算法的核心在于粒子的位置更新公式，每个粒子不仅根据自身历史最优位置调整方向，还会参考全局最优位置进行动态调整。这种机制使得算法能够在搜索空间内快速收敛，同时避免陷入局部最优。

近年来，粒子群算法被成功应用于机器学习、图像处理以及工程优化等领域。例如，在电力系统调度中，PSO能够有效降低能耗成本；在医学影像分割中，它提高了病灶识别的准确性。然而，粒子群算法对参数设置较为敏感，如何平衡探索与开发能力仍是研究热点。

未来，随着混合策略和自适应技术的发展，粒子群算法有望进一步提升性能，并拓展至更多实际应用场景。