Artificial intelligence PSO算法中的动态目标函数

我正在从事人工智能领域的一个类似游戏的项目；其中我使用PSO算法为敌人找到玩家的位置。我的问题是：

如何优化粒子群优化算法以找到一个不是静态的、不断变化的目标

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我想在这个游戏的不同层次上实现一些群体智能算法。

在更新粒子速度之前（以及之后，在限制速度、位置之后），通常在PSO中，粒子最佳位置和群最佳位置在当前迭代中更新群中每个粒子的w.r.t.目标函数值。让我们分别表示这些位置particleBestPos（对于每个粒子）和swarmBestPos。最后，对于每个粒子，让particleCurrentPos表示当前位置

对于每个粒子，考虑到一些静态目标（由f（…）描述）最小化，床层位置根据以下内容更新：

if f(particleCurrentPos) < f(particleBestPos)
    particleCurrentPos <-- particleBestPos
if f(particleCurrentPos) < f(swarmBestPos)
    swarmBestPos <-- particleBestPos

如果f（particleCurrentPos）particleCurrentPos感谢您的回复，到目前为止，我正在从事一个不同的项目，但当我回到这个项目时，我会让您知道这是否在该框架中起作用。