粒子群算法（Particle Swarm Optimization, POS）是一种基于群体智能的优化方法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它受到鸟群飞行行为的启发，通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。在这个算法中，每个粒子代表一个可能的解决方案，而粒子的飞行速度和位置会随着迭代过程不断更新，以追踪最优解。
标题提到的"修改fitness"是指适应度函数（Fitness Function），这是粒子群算法的核心部分。适应度函数用于评估每个粒子的优劣，通常与目标函数相联系。在优化过程中，粒子的目标是最大化或最小化这个函数。如果目标函数是需要最小化的，那么适应度函数通常是目标函数的负值；如果是需要最大化的，适应度函数就是目标函数的正值。适应度函数的设计直接影响算法的性能，因此根据实际问题定制适应度函数是非常重要的。
描述中提到的"直接matlab仿真使用"表明这是一个在MATLAB环境中实现的粒子群优化程序。MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，使得实现粒子群算法变得相对简单。用户可以直接使用提供的代码，修改适应度函数以适应自己的特定问题，然后进行仿真运行，观察优化过程和结果。
在压缩包中的"粒子群算法"文件很可能是包含MATLAB代码的文件，可能包括了初始化粒子、更新粒子位置和速度、计算适应度、全局最优解更新等关键步骤的实现。这些代码可以帮助用户理解并应用粒子群算法，同时也可以作为模板进行二次开发。
粒子群算法的主要特点和步骤包括：
1. 初始化：随机生成一组粒子的位置和速度。
2. 计算适应度：根据每个粒子的位置，通过适应度函数计算其适应度值。
3. 更新速度：每个粒子的速度根据当前速度、个人最佳位置和全局最佳位置进行更新，通常涉及惯性权重、学习因子和个人学习因子等参数。
4. 更新位置：粒子的新位置由当前速度和当前位置决定，不能超出搜索空间的边界。
5. 检查新位置：计算新位置的适应度，如果优于个人最佳位置，则更新；若优于全局最佳位置，更新全局最佳位置。
6. 重复步骤3到5，直到达到预设的迭代次数或者满足停止条件。
粒子群算法广泛应用于工程优化、机器学习、信号处理、经济建模等领域。其优点在于实现简单、全局寻优能力较强，但可能存在的问题是容易陷入局部最优，收敛速度和精度受到参数设置的影响。通过调整参数、采用变权重策略或引入其他改进机制，可以提高算法的性能和稳定性。
