Particle Swarm Optimization（PSO）：粒子群优化算法。粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
PSO algorithm
Particle Swarm Optimization（PSO）：粒子群优化算法。粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物，而在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里，但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策路是什么呢？最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息传递给整个鸟群，最终，整个鸟群都能聚集在食物的周围，即找到了最优解。
PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO初始化为一群随机粒子随机解，然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己：第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest；另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。
优点：很强的学习机制且收敛速度快，很容易实现，只需要很少的几个参数进行调优。
缺点：在演化过程中容易陷入局部最优解，缺乏局部搜索技术。
在云计算工作流调度的问题中，每个粒子就代表一个调度执行解，通过比较粒子和当前最优粒子的适应度函数的值，不断迭代，直到得到最优调度解。
由于云计算环境中存在着多种类型的虚拟机资源，每种资源都有其特定的限制和使用成本模型。考虑到虚拟机的计算能力和使用成本等因素，云计算系统需要合理地分配虚拟机资源，以最大化资源利用率和系统效益。
使用
PSO算法可以有效地优化虚拟机的调度策略。PSO算法可以在优化目标函数中设置多个参数以权衡资源利用率和系统效益。例如，在优化目标函数（适应度函数，fitness function）中，可以添加CPU利用率和内存利用率等参数，并在优化过程中动态调整各参数的权重以实现最优解的搜索。