智能算法测试函数

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法的思想来源于对鸟类捕食行为的研究，鸟之间通过集体的协作使得群体能够找到最多的食物，PSO便是通过模拟鸟群飞行觅食的行为，来寻找最优解的算法，这是一种基于群体智能（Swarm Intelligence）的优化方法。

从2.2中的公式可知，Ｃ向量是在区间范围［０，２］上的随机值构成的向量，此系数为猎物提供了随机权重，以便増加（｜Ｃ｜＞１）或减少（｜Ｃ｜＜１）。值得注意的是，Ｃ并不是线性下降的，Ｃ在迭代过程中是随机值，该系数有利于算法跳出局部，特别是算法在迭代的后期显得尤为重要。灰狼具有识别潜在猎物（最优解）位置的能力，当灰狼识别出猎物的位置后，β 和 δ 在 α 的带领下指导狼群包围猎物。因此，在每次迭代过程中