基本信息

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文档摘要

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探索新型改进粒子群算法：原理、创新与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今的科学研究和工程应用中，优化问题无处不在。从复杂的工程设计到资源分配，从机器学习的参数调优到经济模型的求解，都需要寻找最优解以提高效率、降低成本或实现特定目标。粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）作为一种基于群体智能的优化算法，自1995年由Eberhart和Kennedy提出以来，凭借其原理简单、易于实现、收敛速度快等优势，在众多领域得到了广泛应用。

粒子群算法模拟鸟群觅食的行为，将优化问题的解看作是搜索空间中的粒子，每个粒子都有自己的位置和速度。粒子通过跟踪