Python粒子群优化算法实现（含示例、注释、可视化）
粒子群优化算法的 Python 实现代码，写得还挺清楚的，适合你在建模或优化问题上快速上手。带详细注释，还附了可视化效果，调试过程能看到每一步迭代，挺直观。
带例子的粒子群优化（PSO）代码，注释详细，逻辑也比较清晰。fitness函数是自定义的，想改目标函数，直接动这个就行，改起来不麻烦。
算法初学者或者要在项目里用点智能优化的同行，拿这个练手或者快速搭建个 demo 都还不错。想像函数极值、背包问题这类应用，可以直接套。
代码里还加了迭代过程可视化的部分，跑起来能看到粒子怎么聚、怎么收敛，嗯，调参也方便多了，哪一步效果不行一看图就知道。
顺手推荐几篇相关资料：01 背包的可视化实现写得蛮实用，极值问题也讲得不错。要是你偏向 Matlab 或 VB 实现，也有现成的参考。
如果你正好想搞搞智能优化，或者还在摸索 PSO 算法的思路，不妨先用这个跑一遍试试看。代码也不复杂，适合你动手调试。
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