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文档摘要

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粒子群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的众多领域，优化问题广泛存在，如在机器学习中，需要优化模型参数以提升模型的准确性；在生产调度里，要优化资源分配和任务安排，从而降低成本并提高生产效率。粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）作为一种高效的优化算法，自1995年由Kennedy和Eberhart提出后，因其原理简单、易于实现、收敛速度快以及所需调整参数较少等优点，在函数优化、神经网络训练、图像处理、电力系统优化等众多领域得到了广泛应用。

粒子群算法的基本思想源于对鸟群觅食行为的模拟。在鸟