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文档摘要

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粒子群优化算法的改进策略与多领域应用深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用中，优化问题广泛存在，如机器学习中的模型参数调优、生产调度中的资源分配、电路设计中的参数优化等，其本质是在众多可行解中寻找最优解，以实现性能提升、成本降低等目标。为解决这些复杂的优化问题，各类优化算法应运而生，粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）便是其中备受瞩目的一种。

粒子群优化算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，其灵感源于对鸟群觅食行为的模拟。该算法将优化问题的解视为搜索空间中的粒子，每个粒子都有自己的位置和速度，