PSO算法对Eggcrate函数的图形展示，应用于粒子群优化(matlab开发)。

简介：
粒子群优化算法是一种具有进化特征的、受到生物行为启发，并利用群体智能原理的算法。其核心在于模拟一群昆虫或动物在觅食过程中展现出的集体行动模式。该算法由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 年首次提出，随后不断地进行改进和完善，以适应各种工程和科学领域的复杂问题，因此产生了众多不同的变体。尽管存在诸多变种，但标准粒子群优化算法仍然是所有这些变体的基础。本代码中，我运用简洁明了的脚本实现了标准 PSO 算法，并将其应用于 Eggcrate 函数。Eggcrate 函数作为一种广为认可的基准函数，被广泛用于评估和验证全局优化算法的性能。用户可以灵活地调整惯性权重、认知系数、社交系数、迭代次数、粒子数量以及粒子初始速度，同时还可以选择图示类型为“冲浪”模式或“轮廓”模式。