粒子群优化（Particle Swarm Optimization, 简称PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群群体行为的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。这种算法主要用于解决多模态优化问题，寻找复杂函数的全局极值。在本案例中，"基于粒子群算法PSO的函数极值寻优"是利用PSO方法来寻找特定数学函数的最小值或最大值。
PSO的核心思想是通过模拟粒子在搜索空间中的随机飞行，根据每个粒子的当前最优位置（个人最好位置pBest）和全局最优位置（全局最好位置gBest）来更新粒子的速度和位置，从而逐渐逼近函数的最优解。以下是PSO的基本步骤：
1. 初始化：随机生成一定数量的粒子，并为每个粒子分配一个初始速度和位置。
2. 计算适应度：根据函数值评估每个粒子的适应度，通常适应度值越小，表示位置越接近最优解。
3. 更新个人最好位置：如果粒子的新位置比其之前找到的最好位置更好，则更新pBest。
4. 更新全局最好位置：在所有粒子中，找到适应度最好的粒子，更新gBest。
5. 更新速度和位置：根据公式v(t+1) = w * v(t) + c1 * rand() * (pBest - x(t)) + c2 * rand() * (gBest - x(t))更新速度，其中v(t)是当前速度，x(t)是当前位置，w是惯性权重，c1和c2是加速常数，rand()是随机数。然后用速度更新粒子的位置。
6. 重复步骤2到5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度阈值）。
`PSO.m`可能是实现PSO算法的主要脚本，它包含了初始化、迭代过程和结果输出等核心逻辑。`PSOMutation.m`可能是一个变异操作的函数，用于增强算法的探索能力，防止早熟收敛。`fun.m`文件很可能是定义待优化的目标函数。`chapter26.pdf`可能是关于PSO理论或应用的参考资料，而`html`文件可能是相关的帮助文档或报告。
在实际应用中，PSO算法的参数设置（如粒子数量、迭代次数、惯性权重、加速常数等）对算法性能有很大影响，需要根据具体问题进行调整。此外，为了提高PSO的性能，还发展了多种改进策略，如混沌PSO、遗传PSO、自适应PSO等。
"基于粒子群算法PSO的函数极值寻优"涉及的是利用PSO这一智能优化算法，结合MATLAB编程，来寻找特定数学函数的全局最优解。通过对算法的深入理解和参数调优，可以有效地应用于工程优化、机器学习模型的参数优化以及其他复杂优化问题。
