基本信息

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文档摘要

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基于双种群的粒子群优化算法改进及应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，优化算法在众多领域中扮演着至关重要的角色，广泛应用于机器学习、图像处理、信号处理、工程优化、金融分析等诸多领域，旨在从众多可能的解决方案中找到最优或近似最优的方案，以提升系统性能、降低成本、提高效率等。粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）作为一种新兴的群体智能优化算法，自1995年由Eberhart博士和Kennedy博士提出以来，凭借其概念简单、易于实现、参数较少以及收敛速度较快等显著优势，在短短几十年间得到了迅猛发展，并在各个领域中取得了广泛