Günümüzde büyük boyutlardaki çalışma ortamlarında, verimli arama işlemlerini kullanarak çözüm uzayındaki optimum çözüme daha hızlı ulaşıp optimizasyon problemlerine çözüm bulmak amacıyla metasezgisel algoritmalar kullanılmaktadır. Bu algoritmalardan biri olan Parçacık Sürüsü Optimizasyon algoritmasının, kodlamasının kolay olması ve yüksek performansı ile çeşitli optimizasyon problemlerinde, özellikle karmaşık ve çok boyutlu problemlerde, başarılı sonuçlar elde etmesi nedeniyle son yıllarda popüler olarak tercih edildiği görülmektedir. Bu çalışma kapsamında, literatürde son beş yılda (2020-2024) Parçacık Sürüsü Optimizasyon algoritması kullanılarak yapılan araştırmaların bibliyometrik analizi yapılmıştır. Yapılan çalışmada Web of Science veri tabanında “Particle”, “Swarm” ve “Optimization” anahtar kelimeleri aratılarak 29867 yayına ulaşılmıştır. Web of Science veri tabanından edilen veriler VOSviewer programında literatür analizi, ağ analizi ve görsel veri keşfi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda kategori dağılımı, yayınların yıllar içindeki dağılımı, yayınların döküman tipleri, yayınların dizin dağılımı, yayınların ülkelere göre dağılımı, yayınların yayıncı kuruluşları, yayınların araştırma alanları, yayınların atıf raporu, yayınlardaki atıf sayılarının yıllara göre dağılımı, en çok atıf alan ilk 5 yayın, ortak yazar analizi, yazarların atıf analizi, ülkelerin atıf analizi, kurumların atıf analizi, anahtar sözcük analizi,metinlerin bibliyografik eşleşme analizi, yazarların bibliyografik eşleşme analizi, yazarların ortak atıf analizi konu başlıkları ile ilgili çalışmalar tüm detayları ile niceliksel olarak verilmiştir.Bu istatiksel verilerin bundan sonra yapılacak çalışmalarda Parçacık Sürüsü Optimizasyon algoritmasının tercih edilmesi açısından önemli bir veri kaynağı olacağı düşünülmektedir.