粒子群优化算法是一种进化的、受生物启发的、基于群体智能的算法，它模拟了一群昆虫/动物在寻找食物时的集体行为。它首先由Eberhart和Kennedy于1995年开发，此后，它被修改和增强，以适应广泛的工程和scie然而，标准的粒子群优化算法仍然是所有粒子群优化算法发展的源头。
在这段代码中，我用一个清晰简单的脚本实现了标准PSO算法，并将其应用于Eggcrate函数，这是一个广为人知的用于验证全局优化算法的基准函数。
用户可以确定惯性系数、认知系数和社会系数、迭代次数、粒子数量和粒子初始速度，以及确定冲浪或等高线的绘图类型。